SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC ai-automation-workflows

Создание автоматизированных ИИ-рабочих процессов, объединяющих несколько моделей и сервисов через SkillBoss API Hub. Паттерны: пакетная обработка, запланированные задачи, конвейеры, управляемые событиями, циклы агентов. Инструменты: bash-скриптинг, Python SDK, curl, интеграция с вебхуками. Используйте для: автоматизации контента, обработки данных, мониторинга, запланированной генерации. Триггеры: ИИ-автоматизация, автоматизация рабочих процессов, пакетная обработка, ИИ-конвейер, автоматизированный контент, запланированный ИИ, ИИ-cron, ИИ-пакетная задача, автоматизированная генерация, ИИ-рабочий процесс, контент в масштабе, скрипт автоматизации, ИИ-оркестрация.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build automated AI workflows combining multiple models and services vi…»

Build automated AI workflows combining multiple models and services via SkillBoss API Hub. Patterns: batch processing, scheduled tasks, event-driven pipelines, agent loops. Tools: bash scripting, Python SDK, curl, webhook integration. Use for: content automation, data processing, monitoring, scheduled generation. Triggers: ai automation, workflow automation, batch processing, ai pipeline, automated content, scheduled ai, ai cron, ai batch job, automated generation, ai workflow, content at scale, automation script, ai orchestration

ClawHub Agent Skills автор: KirkRaman v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 435 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Создание автоматизированных ИИ-рабочих процессов, объединяющих несколько моделей и сервисов через SkillBoss API Hub.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктуратип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
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

Чем это грозит

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

Широкие права средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
      Заранее разрешены широкие инструменты: Bash(curl
      allowed-tools: Bash(curl *)
    • низкая Опасные команды cmd-cron-mention SKILL.md:224
      Упоминание редактирования crontab
      crontab -e

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires.env"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ai-automation-workflows) не совпадает с папкой (martin-ai-automation-workflows)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3435 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 536 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is mostly a coherent SkillBoss automation guide, but one alerting example can leak API keys, prompts, file paths, or raw results to an arbitrary webhook.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.