SKILLEMALL.ai

B dataify-task-operations

Monitor a Dataify Builder task through completion, recover safely after interruption, or guide cross-platform DATAIFY_API_TOKEN setup. Use automatically after scraper submission, when the user provides an existing task ID, or asks how to configure the token. Do not use when the user explicitly requests submission-only behavior.

ClawHub Agent Skills автор: dataify-server v1.3.2 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 432 токенов открыть источник ↗ проанализирован 3 ч назад

Monitor a Dataify Builder task through completion, recover safely after interruption, or guide cross-platform DATAIFYAPITOKEN setup.

ПроцедураРазработкаИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
B
89/100
Общая оценка
Безопасность 60%
89
Качество 40%
89
Тесты бонус
0

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. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  2. 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
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc references/token-setup.md:41
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export DATAIFY_API_TOKEN="YOUR_TOKEN"' >> ~/.zshrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc references/token-setup.md:48
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export DATAIFY_API_TOKEN="YOUR_TOKEN"' >> ~/.bashrc
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal scripts/task_runtime.py:38
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
    api_key = api_key[7:].strip()

Просканировано файлов: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

✓ Lint: замечаний нет

Процессная зрелость 72/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1432 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -34 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 329 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill's advertised task-monitoring purpose is mostly coherent, but the package also contains broader unadvertised Dataify submission and business-intelligence collection code plus unsafe generated shell commands.
LLM: suspicious (high) · 8 сент. 2026 г.