SKILLEMALL.ai

BC thought-leader-tracker

Ежедневный автоматический сбор подкастов, интервью и видео от лидеров мнений с YouTube, Apple Podcasts и Spotify. Генерирует отчеты в формате Markdown с кратким содержанием, ключевыми моментами и анализом общих тем. Используйте при отслеживании контента лидеров мнений, создании ежедневных дайджестов, анализе тенденций в отрасли или мониторинге новых выпусков конкретных экспертов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Daily automated collection of podcasts, interviews, and videos from th…»

Daily automated collection of podcasts, interviews, and videos from thought leaders across YouTube, Apple Podcasts, and Spotify. Generates Markdown reports with content summaries, key points, and common theme analysis. Use when tracking thought leader content, creating daily digests, analyzing industry trends, or monitoring specific experts' new releases.

ClawHub Agent Skills автор: rickytsao-swordedge v1.0.0 MIT-0 9 файлов · 1 скрипт тело ≈ 521 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Ежедневный автоматический сбор подкастов, интервью и видео от лидеров мнений с YouTube, Apple Podcasts и Spotify.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторYouTubeМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
79
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Обфускация средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.

Автору

Уберите невидимые символы (часто они попадают из копипаста) и закодированные строки: их не пропустит ни один каталог. Инструкции для модели должны быть видны и человеку.

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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • средняя Обфускация obf-hex-escape-chain daily-logs/daily-report-2026-03-26-7d.md:174
      Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов
      - **Link:** https://podcasts.apple.com/us/podcast/%E8%8F%B2%E5%88%A9%E5%85%8B%E6%96%AF%E8%A5%BF%E7%8F%AD%E7%89%99%E8%AF%AD/id14…529?uo=4
    • средняя Обфускация obf-hex-escape-chain daily-logs/daily-report-2026-03-26-7d.md:195
      Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов
      - **Link:** https://podcasts.apple.com/us/podcast/%E9%98%BF%E9%9D%9E%E5%88%A9%E5%8A%A0-%E9%9D%9E%E6%B4%B2%E5%8F%8A%E6%96%B0%E5%85%B4%E5%B8%82%E5%9C%BA%E5%95%86%E4%B8%9A%E7%A7%91%E6%8A%80%E5%91%A8%E6%8
    • средняя Обфускация obf-hex-escape-chain daily-logs/daily-report-2026-03-27-7d.md:174
      Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов
      - **Link:** https://podcasts.apple.com/us/podcast/%E8%8F%B2%E5%88%A9%E5%85%8B%E6%96%AF%E8%A5%BF%E7%8F%AD%E7%89%99%E8%AF%AD/id14…529?uo=4
    • средняя Обфускация obf-hex-escape-chain daily-logs/daily-report-2026-03-27-7d.md:195
      Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов
      - **Link:** https://podcasts.apple.com/us/podcast/%E9%98%BF%E9%9D%9E%E5%88%A9%E5%8A%A0-%E9%9D%9E%E6%B4%B2%E5%8F%8A%E6%96%B0%E5%85%B4%E5%B8%82%E5%9C%BA%E5%95%86%E4%B8%9A%E7%A7%91%E6%8A%80%E5%91%A8%E6%8
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url scripts/collector.js:26
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      // const url = `https://www.googleapis.com/youtube/v3/search?q=…)}&type=video&order=date&maxResults=10&key=${apiKey}`;
      заглушка

    Просканировано файлов: 9. 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 54/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (thought-leader-tracker) не совпадает с папкой (thought-leader-tracker-skill)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 521 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 357 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill runs a disclosed local tracker that queries public podcast search data and writes local Markdown reports, but its generated reports may be low quality or misattributed.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.