SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC PersonalDataHub

Извлечение личных данных (электронные письма, проблемы) и предложение исходящих действий (черновики, ответы) через шлюз контроля доступа PersonalDataHub. Данные фильтруются, обезличиваются и формируются в соответствии с политикой владельца перед передачей агенту.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pull personal data (emails, issues) and propose outbound actions (draf…»

Pull personal data (emails, issues) and propose outbound actions (drafts, replies) through the PersonalDataHub access control gateway. Data is filtered, redacted, and shaped by the owner's policy before reaching the agent.

ClawHub Agent Skills автор: Haojian Jin v0.1.0 26 файлов тело ≈ 1 266 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Извлечение личных данных (электронные письма, проблемы) и предложение исходящих действий (черновики, ответы) через шлюз контроля доступа PersonalDataHub.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторGitHubИИ и агентыИнфраструктуратип 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
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:19
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…7pY+zoMV…h0x/Ptw8…8dg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:36
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…b00+Gxjx…zRc/oZwU…hzA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:104
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha512-vHk/hA7/1Ack…wbo+jaSh…Gtl+A5zq…HFg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:138
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…Dsc+j03S…0oA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:427
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…NS8+tHW7…WOF+PEzk…X4Q==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal src/tools.test.ts:13
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (тестовый файл / пример)
    apiKey: 'pk_t…123',
    тестовый файл

Просканировано файлов: 26. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skillKey"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "os"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "install"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "always"

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1266 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 222 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill mostly fits its PersonalDataHub purpose, but it has under-disclosed credential creation and direct GitHub access behavior that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.