SKILLEMALL.ai

AC bloomin8

Отправляйте изображения или markdown на электронные фото-рамки Bloomin8 через облачный API (асинхронно) или локально по BLE+LAN (мгновенно). Сканируйте ближайшие устройства, проверяйте статус, отслеживайте доставку, меняйте расписание пробуждения, загружайте напрямую через WiFi.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Push images or markdown to a Bloomin8 e-ink photo frame via cloud API…»

Push images or markdown to a Bloomin8 e-ink photo frame via cloud API (async) or local BLE+LAN (instant). Scan nearby devices, check status, track delivery, change wake schedule, upload directly over WiFi.

ClawHub Agent Skills автор: xander887 v2.2.5 MIT-0 3 файла тело ≈ 4 719 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Отправляйте изображения или markdown на электронные фото-рамки Bloomin8 через облачный API (асинхронно) или локально по BLE+LAN (мгновенно).

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. 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 59/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 30, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4719 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 63
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 12, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 205 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Bloomin8 frame-control skill whose BLE, local network, cloud API, token, and cache behavior mostly matches its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.