FC dianping-api
API-навык Dianping (大众点评) для поиска ресторанов и предприятий, просмотра деталей магазинов, предложений/купонов и чтения рекомендуемых блюд. Используйте этот навык, когда: (1) пользователь спрашивает о ресторанах, еде или местных предприятиях в китайских городах, (2) пользователь хочет искать на dianping.com, (3) пользователю нужны рейтинги магазинов, отзывы, цены, предложения или адреса из 大众点评, (4) любой запрос, связанный с рекомендациями китайских ресторанов или поиском местных предприятий.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Dianping (大众点评) API skill for searching restaurants and businesses, vi…»
Dianping (大众点评) API skill for searching restaurants and businesses, viewing shop details, deals/coupons, and reading recommended dishes. Use this skill when: (1) the user asks about restaurants, food, or local businesses in Chinese cities, (2) the user wants to search dianping.com, (3) the user needs shop ratings, reviews, prices, deals, or addresses from 大众点评, (4) any query involving Chinese dining recommendations or local business lookup.
API-навык Dianping (大众点评) для поиска ресторанов и предприятий, просмотра деталей магазинов, предложений/купонов и чтения рекомендуемых блюд.
Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
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.
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
- Уберите критические находки guard (секреты, опасные команды, скрытые инструкции): пока они есть, скилл заблокирован и не может получить оценку выше F.
- 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 · 10
-
критично Опасные команды
cmd-encoded-execinstall.sh:11Выполнение закодированного (base64) кодаecho "LS0t…1cG
-
критично Опасные команды
cmd-encoded-execinstall.sh:14Выполнение закодированного (base64) кодаecho "IyEv…0eV
-
критично Опасные команды
cmd-encoded-execinstall.sh:17Выполнение закодированного (base64) кодаecho "IyEv…gRF
Средние и низкие: 7
-
средняя Опасные команды
cmd-pipe-to-shellinstall.sh:3Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (комментарий в коде)# Usage: curl -fsSL <URL>/install.sh | bash
комментарий -
средняя Опасные команды
cmd-pipe-to-shellinstall.sh:4Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (комментарий в коде)# curl -fsSL <URL>/install.sh | bash -s -- /custom/path
комментарий -
низкая Обфускация
obf-base64-blobinstall.sh:11Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)echo "LS0t…1cG
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokeninstall.sh:11Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)echo "LS0t…1cG
в кавычках -
низкая Обфускация
obf-base64-blobinstall.sh:14Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)echo "IyEv…0eV
в кавычках -
низкая Обфускация
obf-base64-blobinstall.sh:17Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)echo "IyEv…gRF
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokeninstall.sh:17Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)echo "IyEv…gRF
в кавычках
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 54/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (dianping-api) не совпадает с папкой (dianping-search)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 990 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 444 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.