BD operation-daily-report-claw
Ежедневный отчет по операционным данным — автоматизированный сбор операционных данных с нескольких платформ и создание ежедневных отчетов. Собирает данные с платформ Douyin, Xiaohongshu, WeChat Channels, Bilibili, Weibo и др., очищает и стандартизирует их для создания структурированных ежедневных отчетов, а затем отправляет их в Feishu Docs/группы. **Используйте этот навык в следующих случаях**: (1) Необходимо обобщить операционные данные с нескольких контент-платформ (Douyin/Xiaohongshu/WeChat Channels/Bilibili/Weibo) (2) Необходимо генерировать ежедневные, еженедельные, ежемесячные отчеты по операционной деятельности (3) Необходимо настроить автоматическую отправку ежедневных отчетов в группу Feishu по расписанию (4) Необходимо обнаруживать аномальные данные (резкое падение просмотров, аномальный прирост подписчиков, аномальная вовлеченность и т. д.) и предупреждать о них (5) Пользователь упоминает "создать ежедневный отчет", "операционные данные", "данные платформы", "сводка данных", "автоматический ежедневный отчет", "статистика данных", "количество просмотров", "количество подписчиков", "данные вовлеченности", "отчет по расписанию"
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«运营数据日报虾 — 自动化多平台运营数据采集与日报生成。从抖音、小红书、视频号、B站、微博等平台采集数据，清洗标准化后生成结构化日报，并推送…»
运营数据日报虾 — 自动化多平台运营数据采集与日报生成。从抖音、小红书、视频号、B站、微博等平台采集数据，清洗标准化后生成结构化日报，并推送到飞书文档/群聊。 **当以下情况时使用此 Skill**： (1) 需要汇总多个内容平台（抖音/小红书/视频号/B站/微博）的运营数据 (2) 需要生成运营日报、周报、月报 (3) 需要设置定时自动日报推送到飞书群 (4) 需要检测异常数据（播放量暴跌、涨粉异常、互动率异常等）并预警 (5) 用户提到"生成日报"、"运营数据"、"平台数据"、"数据汇总"、"自动日报"、"数据统计"、"播放量"、"涨粉数"、"互动数据"、"定时报表"
Ежедневный отчет по операционным данным — автоматизированный сбор операционных данных с нескольких платформ и создание ежедневных отчетов.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
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».
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
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 4
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 4
-
средняя Утечка данных
net-credential-usescripts/fetch-platform-data.sh:131Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)token_resp=$(curl -sf "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/gettoken?corpid=…&corpsecret=…" || echo '{}') -
средняя Утечка данных
net-credential-usescripts/fetch-platform-data.sh:141Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)response=$(curl -sf "https://api.weixin.qq.com/datacube/getweanalysisappiddailysummarytrend?access_token=…" \
-
низкая Утечка данных
exfil-secret-in-urlscripts/fetch-platform-data.sh:131Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)token_resp=$(curl -sf "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/gettoken?corpid=…&corpsecret=…" || echo '{}')заглушка -
низкая Утечка данных
exfil-secret-in-urlscripts/fetch-platform-data.sh:141Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)response=$(curl -sf "https://api.weixin.qq.com/datacube/getweanalysisappiddailysummarytrend?access_token=…" \
заглушка
Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 448 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 290 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.