SKILLEMALL.ai
EN Войти

B sql-linker-cli

SQL-Linker CLI: Multi-DB CRUD (MySQL/PostgreSQL/SQLite) with bootstrap config generation, credential management (encrypted password via OS env + cloud dbpw_key), cloud audit sync to https://sqllinker.agentpower.hk.cn, and API key introspection. Per-invocation --approve flag for credential gate.

ClawHub Agent Skills автор: CoderHanS v2.0.3 MIT-0 8 файлов тело ≈ 6 246 токенов открыть источник ↗ проанализирован 23 ч назад
ИнтеграцияPostgreSQLMySQLИИ и агентыИнфраструктуратип 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
B
81/100
Общая оценка
Безопасность 60%
97
Качество 40%
58
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  4. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • низкая Утечка данных net-credential-use scripts/service_layer/db_bridge.py:82
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    if ($Confirm -eq $Password) { break }
    в кавычках
  • низкая Утечка данных net-credential-use scripts/service_layer/db_bridge.py:186
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    if [ "$CONFIRM" = "$PASSWORD" ]; then
    в кавычках
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc scripts/service_layer/db_bridge.py:226
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    echo "Add this line to your ~/.bashrc or ~/.zshrc:"
    строка в коде

Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6246 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"

Процессная зрелость 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6246 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 38
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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
  • -237 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 295 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 60 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This database skill is mostly disclosed, but its credential and SQL controls are inconsistent enough that users should review it before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 27 июн. 2026 г.