SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC tg-stickers

Умный сбор и отправка стикеров Telegram. Автоматический импорт наборов, тегирование по эмоциям, контекстный выбор и соблюдение ограничений по частоте (2-5 сообщений).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Collect and send Telegram stickers smartly. Auto-import packs, tag by…»

Collect and send Telegram stickers smartly. Auto-import packs, tag by emotion, select contextually, and respect frequency limits (2-5 messages).

ClawHub Agent Skills автор: Ben Zhang v0.2.0 7 файлов · 4 скрипта тело ≈ 1 108 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Умный сбор и отправка стикеров Telegram.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураTelegramИИ и агентыРазработкатип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token import-sticker-pack.sh:19
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    echo "  $0 p_8R…Bot"
    в кавычках
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url import-sticker-pack.sh:31
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    RESPONSE=$(curl -s "https://api.telegram.org/bot$BOT_TOKEN/getStickerSet?name=…")
    заглушка
  • низкая Утечка данных net-credential-use import-sticker-pack.sh:31
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
    RESPONSE=$(curl -s "https://api.telegram.org/bot$BOT_TOKEN/getStickerSet?name=…")
    vendor-host
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README.md:17
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    ./import-sticker-pack.sh pa_Y…Bot

Просканировано файлов: 7. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1108 токенов

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
  • -224 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 144 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
Prompt-injection indicators were detected in the submitted artifacts (unicode-control-chars); human review is required before treating this skill as clean.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.