BD amap-maps
Сервисы Amap LBS. Вызывайте сервисы Amap через Streamable HTTP MCP, поддерживая геокодирование, построение маршрутов, поиск POI, запрос погоды, измерение расстояний и многое другое.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Amap LBS services. Call Amap services via Streamable HTTP MCP, support…»
Amap LBS services. Call Amap services via Streamable HTTP MCP, supporting geocoding, route planning, POI search, weather query, distance measurement, and more.
Сервисы Amap LBS. Вызывайте сервисы Amap через Streamable HTTP MCP, поддерживая геокодирование, построение маршрутов, поиск POI, запрос погоды, измерение…
Как процесс D 40/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Утечка данных
net-credential-usescripts/amap.js:42Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)const response = await fetch(`${MCP_URL}?key=${AMAP_KEY}`, {
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100
- 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
- 25Шаги. Шагов: 1
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 908 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Ответ описан самодельной разметкой (22 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 159 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.