SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD neodb

NeoDB Помощник по маркировке книг, фильмов и музыки — через API заменяет веб-сайт/клиент для выполнения всех операций NeoDB. Поддерживает поиск элементов, маркировку (хочу посмотреть / смотрю / посмотрел / бросил), оценку, короткие отзывы, длинные отзывы, заметки, списки коллекций, управление тегами. Сценарии срабатывания: (1) пользователь упоминает NeoDB, книги/фильмы/музыку, маркировку, хочу посмотреть, посмотрел, смотрю, прочитал, оценка, отзыв (2) пользователь хочет найти/отметить книги, фильмы, сериалы, музыку, игры, подкасты, выступления (3) пользователь хочет управлять книжной полкой, списками коллекций, тегами (4) пользователь упоминает ссылку на Douban для импорта в NeoDB

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«NeoDB 书影音标注助手 — 通过 API 替代网页/客户端完成所有 NeoDB 操作。支持搜索条目、标记（想看/在看/看过/放弃）、评分…»

NeoDB 书影音标注助手 — 通过 API 替代网页/客户端完成所有 NeoDB 操作。支持搜索条目、标记（想看/在看/看过/放弃）、评分、短评、长评、笔记、收藏单、标签管理。触发场景：(1) 用户提到 NeoDB、书影音、标记、想看、看过、在读、读完、评分、评论 (2) 用户要搜索/标注书籍、电影、剧集、音乐、游戏、播客、演出 (3) 用户要管理书架、收藏单、标签 (4) 用户提到豆瓣链接需要导入 NeoDB

ClawHub Agent Skills автор: Eric Yu v1.0.0 MIT-0 9 файлов · 1 скрипт тело ≈ 743 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

NeoDB Помощник по маркировке книг, фильмов и музыки — через API заменяет веб-сайт/клиент для выполнения всех операций NeoDB.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип 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
77/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
75
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

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».

Автору

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

  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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:24
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $NEODB_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:28
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -X POST -H "Authorization: Bearer $NEODB_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:45
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -X POST -H "Authorization: Bearer $NEODB_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:65
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $NEODB_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:74
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -X POST -H "Authorization: Bearer $NEODB_TOKEN" \

Просканировано файлов: 9. 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 43/100

  • 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 743 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 208 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This NeoDB skill is purpose-aligned, but its setup script exposes and stores account credentials in ways users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.