SKILLEMALL.ai
EN Войти

CC tweet-pipeline

Автоматизация Notion в Twitter — извлекайте одобренные твиты из базы данных Notion, настраивайте одноразовые задания по расписанию для точного времени публикации и публикуйте через X/Twitter OAuth2 API. Используйте, когда вы управляете контент-календарем в Notion и хотите автоматически публиковать твиты в точно заданное время.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Notion-to-Twitter automation — pull approved tweets from a Notion data…»

Notion-to-Twitter automation — pull approved tweets from a Notion database, schedule one-shot crons for exact post times, and post via X/Twitter OAuth2 API. Use when managing a content calendar in Notion and want automated, precisely-timed tweet posting.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: Nissan Dookeran v1.0.0 4 файла тело ≈ 332 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Автоматизация Notion в Twitter — извлекайте одобренные твиты из базы данных Notion, настраивайте одноразовые задания по расписанию для точного времени…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураNotionИнфраструктуратип 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
C
62/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
46
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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.

Утечка данных
Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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.
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 Утечка данных exfil-read-secret-files scripts/tweet_post_one.py:18
    Чтение файлов с учётными данными / секретами
    sa = open(os.path.expanduser("~/.config/openclaw/.op-service-token")).read().strip()
  • высокая Утечка данных exfil-read-secret-files scripts/tweet_post_one.py:99
    Чтение файлов с учётными данными / секретами
    sa = open(os.path.expanduser("~/.config/openclaw/.op-service-token")).read().strip()
  • высокая Утечка данных exfil-read-secret-files scripts/tweet_poster.py:26
    Чтение файлов с учётными данными / секретами
    sa = open(os.path.expanduser("~/.config/openclaw/.op-service-token")).read().strip()

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 332 токенов

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 254 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill matches its automation goal, but it can publish to X/Twitter and modify Notion using under-disclosed local credentials and persistent scheduled jobs.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.