SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD fork-latte-skill

Агент сбора информации о регистрации/заявках (режим промежуточного сервиса). Триггер: "ping". При активации пользователем предложите ввести информацию для регистрации, разделенную запятыми (имя, профессия, WeChat ID, опыт предпринимательства), после парсинга сначала проверьте на дубликаты (один и тот же человек = одинаковый WeChat ID), если уже отправлено, предложите пользователю "перезаписать" или "добавить", затем отправьте POST-запрос в многомерную таблицу Feishu; при добавлении ответьте "регистрация успешна", при перезаписи ответьте "регистрация обновлена". Учетные данные Feishu хранятся только на промежуточном сервере, клиент не имеет доступа к конфиденциальной информации. Конечная точка промежуточного сервиса должна быть настроена в relay-server/config.json.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«报名/登记信息收集 agent（中转服务模式）。触发词：「ping」。用户触发时提示用逗号分隔填写报名信息（名字,职业,微信号,有无创业经验…»

报名/登记信息收集 agent（中转服务模式）。触发词：「ping」。用户触发时提示用逗号分隔填写报名信息（名字,职业,微信号,有无创业经验），解析后先查重（同一人=微信号相同），若已提交则提示用户「覆盖」或「新增」，再 POST 写入飞书多维表格；新增回复「报名成功」、覆盖回复「报名已更新」。飞书凭证仅存于中转服务端，客户端零敏感信息。需中转服务 endpoint 配置在 relay-server/config.json。

ClawHub Agent Skills автор: moljay v1.0.4 MIT-0 9 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 363 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Агент сбора информации о регистрации/заявках (режим промежуточного сервиса).

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентытип 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
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token relay-server/config.example.json:1
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
    {"endpoint":"http://loca…000/api/signup","api_key":"jcc_…Z68"}
    тестовый файлв кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token relay-server/config.json:1
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    {"endpoint":"http://loca…000/api/signup","api_key":"jcc_…Z68"}
    в кавычках
  • низкая Утечка данных read-dotenv relay-server/README.md:18
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:22
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - `api_key` = `jcc_…Z68`
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:34
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - `api_key` = `jcc_…Z68`
    в кавычках

Просканировано файлов: 9. 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 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1363 токенов
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 214 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This signup skill mostly matches its stated purpose, but it also hides local relay startup, ships a shared relay key, and returns a misleading deployment-style success message, so users should review it carefully before installing.
LLM: suspicious (high) · 23 авг. 2026 г.