SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC snu-canvas-cli

Управляйте LMS Canvas SNU (etl.snu.ac.kr) с помощью команд CLI. Используйте, когда вам нужно проверить конфигурацию, вывести список курсов/заданий/файлов/объявлений, запустить режимы бота/сервера или устранить проблемы с API Canvas. Никогда не угадывайте и не подставляйте домены LMS; сначала проверьте настроенный URL Canvas. Никогда не просите пользователей отправлять API-токены через чат.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Operate SNU's Canvas LMS (etl.snu.ac.kr) through CLI commands. Use whe…»

Operate SNU's Canvas LMS (etl.snu.ac.kr) through CLI commands. Use when you need to inspect config, list courses/assignments/files/announcements, run bot/serve modes, or troubleshoot Canvas API issues. Never guess or substitute LMS domains; validate the configured Canvas URL first. Never ask users to send API tokens via chat.

ClawHub Agent Skills автор: guzus v1.0.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 869 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Управляйте LMS Canvas SNU (etl.snu.ac.kr) с помощью команд CLI. Используйте, когда вам нужно проверить конфигурацию, вывести список…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктураДанные и аналитикаОбучениетип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 4. 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 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 869 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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
    • +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 327 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is mostly coherent for SNU Canvas CLI use, but it delegates real LMS access and token handling to an unbundled local Go CLI outside the reviewed package.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.