SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC airtable

Airtable REST API через curl. CRUD записей, фильтры, upserts.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Airtable REST API via curl. Records CRUD, filters, upserts.…»

Airtable REST API via curl. Records CRUD, filters, upserts.

NousResearch/hermes-agent Hermes автор: NousResearch MIT 1 файл тело ≈ 2 723 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 20 ч назад

Airtable REST API через curl.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу

ИнтеграцияAirtableРазработкаЛичная продуктивностьТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
50
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:197
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    RESP=$(curl -s "$URL" -H "Authorization: Bearer $AIRTABLE_API_KEY")
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:206
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
    1. **Confirm auth.** `curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}\n" https://api.airtable.com/v0/meta/bases -H "Authorization: Bearer $AIRTABLE_API_KEY"` — expect `200`.
    vendor-host

Просканировано файлов: 1. 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"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 19): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 36
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2723 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 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)
  • +3Длина description 59: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.