SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD wework-financial-daily

Ежедневное плановое создание учебных материалов по финансовому анализу и отправка их в корпоративный WeChat. Сценарии использования: (1) Ежедневное автоматическое создание учебных материалов по последним финансовым данным (BTC, AAPL и т. д.), (2) Отправка учебных материалов на указанный аккаунт корпоративного WeChat, (3) Сохранение HTML-учебных материалов на локальный рабочий стол, (4) Включает графики ценовых трендов и анализ трендов. Поддерживает настройку токена и получателя корпоративного WeChat через переменные среды.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«每日定时生成金融分析教学课件并推送至企业微信。使用场景：(1) 每天自动生成当日最新金融数据（BTC、AAPL 等）的教学课件，(2) 推送…»

每日定时生成金融分析教学课件并推送至企业微信。使用场景：(1) 每天自动生成当日最新金融数据（BTC、AAPL 等）的教学课件，(2) 推送课件到指定企业微信账号，(3) 保存 HTML 课件到本地桌面，(4) 包含价格走势图表和趋势分析。支持通过环境变量配置企业微信 token 和接收人。

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: leozhang1431 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 570 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Ежедневное плановое создание учебных материалов по финансовому анализу и отправка их в корпоративный WeChat.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
76/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
76
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. 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 · 3

  • высокая Опасные команды cmd-persistence references/cron-setup.md:35
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    schtasks /Create /TN "每日金融课件推送" /TR "python.exe C:\Users\wwwir\.openclaw\workspace\skills\wework-financial-daily\scripts\generate_and_send.py" /SC DAILY /ST 09:00 /RL HIGHEST /F
Средние и низкие: 2
  • средняя Опасные команды cmd-eval-dynamic scripts/generate_and_send.py:522
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода
    os.system(f"pip install {pkg} -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple")
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/generate_and_send.py:32
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    MINIO_SECRET_KEY = "wi2Z…K1g"
    в кавычках

Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 570 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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 146 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill does generate and send a daily financial teaching report, but it also hardcodes credentials, publishes reports to a public external storage service, and recommends elevated scheduled execution.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.