SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC auth0-java-mvc-common

Используйте при добавлении обработки входа, выхода и обратного вызова Auth0 в веб-приложения Java Servlet — интегрирует SDK com.auth0:mvc-auth-commons для серверных Java-приложений, использующих javax.servlet с аутентификацией на основе сеансов. Активируется при AuthenticationController, AuthorizeUrl, Tokens, IdentityVerificationException, аутентификации Java MVC.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when adding Auth0 login, logout, and callback handling to Java Ser…»

Use when adding Auth0 login, logout, and callback handling to Java Servlet web applications - integrates com.auth0:mvc-auth-commons SDK for server-side Java apps using javax.servlet with session-based authentication. Triggers on AuthenticationController, AuthorizeUrl, Tokens, IdentityVerificationException, Java MVC auth.

ClawHub Agent Skills автор: Auth0 v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 3 286 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте при добавлении обработки входа, выхода и обратного вызова Auth0 в веб-приложения Java Servlet — интегрирует SDK com.auth0:mvc-auth-commons для…

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

ИнтеграцияРазработкатип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
87
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
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Утечка данных read-dotenv references/setup.md:74
      Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка)
      > **Agent instruction:** Java does not auto-load `.env` files. If you generate a `.env` file, also add [dotenv-java](https://github.com/cdimascio/dotenv-java) and use `Dotenv.load().get("AUTH…AIN"
      детектор
    • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:118
      Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка)
      > **Agent instruction:** Java does not auto-load `.env` files. `System.getenv()` only reads OS-level environment variables. If you generate a `.env` file, you must also either: (1) add [dotenv-java](h
      детектор

    Просканировано файлов: 5. 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

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 6
    • 100Шаги. Шагов: 37
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3286 токенов
    • 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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 322 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent Convex authentication setup guide, with expected auth configuration and credential-related steps but no artifact-backed evidence of hidden or malicious behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.