SKILLEMALL.ai

AC feishu-sheet-reader

Читает данные из Feishu Sheets (электронных таблиц). Активируется, когда пользователь делится ссылкой на электронную таблицу Feishu (feishu.cn/sheets/...), просит прочитать/отсканировать/посмотреть таблицу или хочет проанализировать данные таблицы. Поддерживает чтение определенных диапазонов, целых таблиц и перечисление метаданных таблицы. Триггеры: 飞书表格, 飞书sheet, sheets link, 电子表格链接, 读取表格.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read data from Feishu Sheets (电子表格). Activates when user shares a Feis…»

Read data from Feishu Sheets (电子表格). Activates when user shares a Feishu spreadsheet/sheet link (feishu.cn/sheets/...), asks to read/scan/look at a sheet, or wants to analyze sheet data. Supports reading specific ranges, entire sheets, and sheet metadata listing. Triggered by: 飞书表格, 飞书sheet, sheets link, 电子表格链接, 读取表格.

ClawHub Agent Skills автор: Jack-xun v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 421 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Читает данные из Feishu Sheets (электронных таблиц).

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
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

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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Read data from Feishu Sheets (电子表格). Activates when user shares a … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 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
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 421 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 319 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill does what it claims: it uses configured Feishu credentials to read Feishu spreadsheet data, with no evidence of hidden persistence, unrelated data access, mutation, or exfiltration.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.