SKILLEMALL.ai
EN Войти

CF attribuly-dtc-analyst

Комплексный ИИ-партнер по маркетингу для DTC-электронной коммерции. Объединяет несколько навыков диагностики и оптимизации на основе данных первого уровня Attribuly.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A comprehensive AI marketing partner for DTC ecommerce. Combines multi…»

A comprehensive AI marketing partner for DTC ecommerce. Combines multiple diagnostic and optimization skills powered by Attribuly first-party data.

ClawHub Agent Skills автор: Alex@Attribuly v2026.4.8 MIT-0 17 файлов тело ≈ 4 216 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Комплексный ИИ-партнер по маркетингу для DTC-электронной коммерции.

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/[skill-name].md

АнализаторИнфраструктуратип 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
C
68/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
70
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/[skill-name].md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.

Опасные команды средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc README.ja.md:142
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export ATTRIBULY_API_KEY="att_your_actual_key"' >> ~/.bashrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc README.ja.md:149
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export ATTRIBULY_API_KEY="att_your_actual_key"' >> ~/.zshrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc README.md:187
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export ATTRIBULY_API_KEY="att_your_actual_key"' >> ~/.bashrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc README.md:194
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export ATTRIBULY_API_KEY="att_your_actual_key"' >> ~/.zshrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc README.zh-CN.md:142
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export ATTRIBULY_API_KEY="att_your_actual_key"' >> ~/.bashrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc README.zh-CN.md:149
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export ATTRIBULY_API_KEY="att_your_actual_key"' >> ~/.zshrc

Просканировано файлов: 17. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/[skill-name].md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "env"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/[skill-name].md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/[skill-name].md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (attribuly-dtc-analyst) не совпадает с папкой (attribuly)
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4216 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 56
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • 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
  • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 147 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (12 из 12)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a legitimate Attribuly marketing analytics skill, but it needs review because it combines sensitive ad/store data access with broad automatic triggers, raw Google/Meta query paths, and weak API-key handling guidance.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.