SKILLEMALL.ai

B figma

Figma API integration with managed OAuth. Read design files, nodes, and version history, render nodes as images, manage comments and reactions, and read published components and styles from a file or team library. Works from a Figma file URL — file browsing, folders, webhooks, and variables are not available through this connection. Use this skill when users want to inspect Figma designs, export images, work with comments, or audit a design system. For other third party apps, use the api-gateway skill (https://clawhub.ai/byungkyu/api-gateway). Calls run through the `maton` CLI with OAuth login, or over raw HTTP with a Maton API key where the CLI cannot be installed. The endpoints documented here are the intended surface, not a technical limit — the `maton api` passthrough can reach others the connection permits. Default to read and list calls, and confirm every write or new connection with the user.

ClawHub Agent Skills автор: Maton v1.2.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 7 465 токенов открыть источник ↗ проанализирован 29 ч назад
ИнтеграцияFigmaДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
B
85/100
Общая оценка
Безопасность 60%
95
Качество 40%
71
Тесты бонус
0

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

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  3. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Bash Read Grep Glob

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

Lint

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7465 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессная зрелость 64/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 44, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7465 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 67
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

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)
  • +3Длина description 912: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 61 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 67 пунктов
  • +4Есть примеры (50 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This Figma skill is a disclosed Maton-backed API integration with clear limits, credential guidance, and confirmation requirements for writes.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 4 сент. 2026 г.