SKILLEMALL.ai

AC openboard-cli

Установите и используйте OpenBoardCLI с помощью `npm install -g openboard-cli`, чтобы превратить квитанции Gmail или данные CSV, Excel и JSON в аутентифицированные панели расходов React. Требуется Node.js 18+; для извлечения счетов из Gmail требуется Python 3 и `beautifulsoup4`, а также `pdfplumber` для счетов в формате PDF. Контракт команды агента: https://openboard-site.vercel.app/llms.txt. Поддерживает локальный режим, гибридный режим и полностью удаленный режим; для полного удаленного режима требуются токены GitHub и Vercel (или их поддерживаемые аутентифицированные интеграции), а также рабочий Codex CLI или другой настроенный облачный LLM, в то время как локальные пользователи могут использовать Ollama или LM Studio.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Install and use OpenBoardCLI with `npm install -g openboard-cli` to tu…»

Install and use OpenBoardCLI with `npm install -g openboard-cli` to turn Gmail receipts or CSV, Excel, and JSON data into authenticated React spending dashboards. Requires Node.js 18+; Gmail invoice fetchers require Python 3 and `beautifulsoup4`, plus `pdfplumber` for PDF bills. Agent command contract: https://openboard-site.vercel.app/llms.txt. Supports Local only, Hybrid, and All remote operation; full remote needs GitHub and Vercel tokens (or their supported authenticated integrations) plus a runnable Codex CLI or another configured cloud LLM, while local users can use Ollama or LM Studio.

ClawHub Agent Skills автор: Syed Ateebul Islam v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 542 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 32 ч назад

Установите и используйте OpenBoardCLI с помощью npm install -g openboard-cli, чтобы превратить квитанции Gmail или данные CSV, Excel и JSON в…

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

ИнтеграцияGitHubGmailИИ и агентыДанные и аналитикаРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 2. 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
    • 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: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 542 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 599 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill gives disclosed, purpose-aligned instructions for using OpenBoardCLI, but users should be careful with the global npm install and mutable remote command reference.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 10 сент. 2026 г.