SKILLEMALL.ai

AC yeelight-smart-home

Управляйте, организуйте, диагностируйте, проектируйте, персонализируйте и отвечайте на вопросы о продуктах Yeelight для умного дома. Используйте для домов Yeelight, комнат, зон, шлюзов, устройств, групп, сцен, автоматизаций, световых настроений, предпочтений, локальной памяти, рекомендаций, руководств по продуктам, FAQ, поиска SKU и консультаций по базе знаний о продуктах. Требует локально установленной среды выполнения CLI yeelight-home и должен использоваться только yeelight-home invoke --stdin.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Control, organize, diagnose, design, personalize, and answer product k…»

Control, organize, diagnose, design, personalize, and answer product knowledge questions for a Yeelight smart home. Use for Yeelight homes, rooms, areas, gateways, devices, groups, scenes, automations, lighting moods, preferences, local memory, recommendations, product manuals, FAQ, SKU lookup, and product pedia consultation. Requires the locally installed yeelight-home CLI runtime and must use only yeelight-home invoke --stdin.

ClawHub Agent Skills автор: Yeelight v0.1.14 MIT-0 39 файлов · 2 скрипта тело ≈ 3 609 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 21 ч назад

Управляйте, организуйте, диагностируйте, проектируйте, персонализируйте и отвечайте на вопросы о продуктах Yeelight для умного дома.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторТорговляПоддержка клиентовДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 66
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3609 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 432 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (26 из 26)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed Yeelight smart-home control skill with powerful but purpose-aligned actions routed through a local runtime and guarded by validation and confirmations.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 21 июл. 2026 г.