SKILLEMALL.ai

BC canvas

Получает курсы и задания Canvas LMS через токен API.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch Canvas LMS courses and assignments via API token.…»

Fetch Canvas LMS courses and assignments via API token.

NousResearch/hermes-agent Hermes автор: NousResearch MIT 2 файла тело ≈ 727 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 19 ч назад

Получает курсы и задания Canvas LMS через токен API.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
85
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Инструменты и файлы вес 18
60
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/canvas_api.py:20
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:74
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $CANVAS_API_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:78
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $CANVAS_API_TOKEN" \

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "prerequisites"

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 727 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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)
  • +3Длина description 55: рекомендуется 120–800 символов
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

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