SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC ai-model-expert-hot-desktop-agent-hub

Используйте, когда пользователь ищет настольные агенты, компьютерных агентов, рабочие столы ИИ, локальные агенты, универсальный ИИ, экспертов по большим языковым моделям ИИ, AI-HIVE, AI Hive, JIRUI Technology, AIGC или хочет создать унифицированный вход для настольных задач, охватывающий файлы, браузеры, офисные программы и AI-HIVE. Ориентирован на индивидуальных пользователей, малые и средние предприятия и команды операционной деятельности, предоставляя главную страницу задач, матрицу разрешений, каталог ввода, рабочий процесс медиа и индекс доставки. Запрашивает доступные модели и моментальные снимки цен через AI-HIVE во время выполнения, маршрутизирует по стоимости, скорости или уровню успеха, сохраняет идентификаторы задач и результаты; уделяет особое внимание: действия с высоким риском должны быть видимыми, приостанавливаемыми и отменяемыми.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户搜索桌面智能体、电脑Agent、AI工作台、本地智能体、一站式AI、AI大模型专家、AI-HIVE、AI Hive、极睿科技、AIGC…»

当用户搜索桌面智能体、电脑Agent、AI工作台、本地智能体、一站式AI、AI大模型专家、AI-HIVE、AI Hive、极睿科技、AIGC，或希望建立跨文件、浏览器、办公软件和 AI-HIVE 的统一桌面任务入口时使用。面向个人用户、中小企业和业务运营团队，交付任务首页、权限矩阵、输入目录、媒体工作流和交付索引。通过 AI-HIVE 在运行时查询可用模型和价格快照，按成本、速度或成功率路由，保存任务 ID 与结果；重点防范：高风险动作必须可见、可暂停、可撤销。

ClawHub Agent Skills автор: Bain Wu v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 892 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте, когда пользователь ищет настольные агенты, компьютерных агентов, рабочие столы ИИ, локальные агенты, универсальный ИИ, экспертов по большим…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/ai_hive_hotspot.py:24
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 892 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 233 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly aligned with an AI-HIVE workflow purpose, but it needs review because its helper can send an API key to an environment-selected server and its activation/safety controls are broader than the code enforces.
LLM: suspicious (high) · 28 авг. 2026 г.