SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC limesurvey

Автоматизация операций LimeSurvey через RemoteControl 2 API. Используйте при: (1) управлении опросами, вопросами, группами или участниками, (2) экспорте ответов или статистики, (3) отправке приглашений или напоминаний, (4) импорте опросов или вопросов, (5) пакетных операциях с данными опросов. Поддерживает API JSON-RPC с полными операциями CRUD для опросов, участников, ответов, вопросов и групп. **ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ ОКРУЖЕНИЯ:** LIMESURVEY_URL (ваш конечный URL RemoteControl), LIMESURVEY_USER, LIMESURVEY_PASSWORD (используйте учетную запись службы с наименьшими привилегиями, никогда не используйте полные учетные данные администратора).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automate LimeSurvey operations via RemoteControl 2 API. Use when: (1)…»

Automate LimeSurvey operations via RemoteControl 2 API. Use when: (1) managing surveys, questions, groups, or participants, (2) exporting responses or statistics, (3) sending invitations or reminders, (4) importing surveys or questions, (5) batch operations on survey data. Supports JSON-RPC API with full CRUD operations for surveys, participants, responses, questions, and groups. **REQUIRED ENVIRONMENT VARIABLES:** LIMESURVEY_URL (your RemoteControl endpoint), LIMESURVEY_USER, LIMESURVEY_PASSWORD (use least-privilege service account, never full admin credentials).

ClawHub Agent Skills автор: Daniel Marques v1.2.2 MIT-0 7 файлов тело ≈ 2 765 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Автоматизация операций LimeSurvey через RemoteControl 2 API.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, согласованность, повторный запуск

ИнтеграцияДанные и аналитикаИнфраструктураИсследованиятип 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 7. 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 60/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 18, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (limesurvey) не совпадает с папкой (limesurvey-openclaw-skill)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 52
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2765 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)
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 570 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (25 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This appears to be a legitimate LimeSurvey automation skill, but it can export sensitive survey data, send participant emails, and change or delete survey records with limited built-in safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.