AC tinker-backlink-audit
Обнаруживайте все входящие ссылки (обратные ссылки) на домен, субдомен или репозиторий GitHub, затем классифицируйте каждую как «наши» (мы создали/контролируем источник) против «органические» (кто-то другой). Используйте, когда пользователь просит найти/аудировать обратные ссылки или входящие ссылки на сайт, проверить, кто ссылается на домен или репозиторий GitHub, отделить собственные ссылки от органических или обновить график входящих ссылок. Оборачивает четыре источника (рефереры репозитория GitHub, список найденных вами URL-адресов, API Common-Crawl backlinks.sh и экспорт CSV из Google Search Console) за одним CLI для классификации и отчетности. Два из четырех не требуют учетной записи вообще; один необязательный ключ API хранится в связке ключей вашей ОС и очищается с помощью --logout. Создан для форка TinkerClaw — github.com/globalcaos/tinkerclaw. См. Разрешения, Поток данных и Согласие.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Discover all inbound links (backlinks) to a domain, subdomain, or GitH…»
Discover all inbound links (backlinks) to a domain, subdomain, or GitHub repo, then classify each as "ours" (we created/control the source) vs "organic" (someone else). Use when the user asks to find/audit backlinks or inbound links to a site, check who links to a domain or a GitHub repo, separate self-made links from organic ones, or refresh an inbound-links graph. Wraps four sources (GitHub repo referrers, a list of URLs you found, the backlinks.sh Common-Crawl API, and a Google Search Console CSV export) behind one classify-and-report CLI. Two of the four need no account at all; the one optional API key is stored in your OS keychain and cleared by --logout. Built for the TinkerClaw fork — github.com/globalcaos/tinkerclaw. See Permissions, Data Flow & Consent.
Обнаруживайте все входящие ссылки (обратные ссылки) на домен, субдомен или репозиторий GitHub, затем классифицируйте каждую как «наши» (мы…
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:15Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)security: "A read-mostly link classifier. Two of its four sources (urls, gsc-csv) make no network call at all; `github` shells out to the `gh` CLI you already authenticated, and `backlinks` is the onl
детектор
Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "repository" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2964 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Ответ описан самодельной разметкой (6 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 772 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.