AC dida365-openapi
Skill для управления задачами на основе официального OpenAPI и OAuth2 от Dida365 (滴答清单), прямое подключение к dida365.com без сторонних сервисов, ваши данные передаются только локально и между серверами Dida365. Нулевая зависимость от сторонних сервисов, реализовано на чистых стандартных библиотеках Python. Полностью охватывает CRUD для проектов и задач, их выполнение, перемещение, фильтрацию, поддерживает теги, напоминания, правила повторения и другие расширенные функции, а также имеет встроенную проверку ввода и защиту от «серых зон», обеспечивая безопасность и надежность каждого вызова API. Подробная документация и сравнение с аналогичными Skills доступны на GitHub: https://github.com/workingcoder/dida365-openapi. Используйте, когда агенту нужно управлять задачами, проектами, тегами, напоминаниями или правилами повторения Dida365 через официальный OpenAPI.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于滴答清单（Dida365）官方 OpenAPI 和 OAuth2 的任务管理 Skill，直连 dida365.com，不经过任何第三方…»
基于滴答清单（Dida365）官方 OpenAPI 和 OAuth2 的任务管理 Skill，直连 dida365.com，不经过任何第三方服务，你的数据只在本地和滴答清单服务器之间传输。零第三方依赖，纯 Python 标准库实现。完整覆盖项目与任务的增删改查、完成、移动、筛选，支持标签、提醒、重复规则等丰富功能，并内置输入验证和灰色区域防护，确保每次 API 调用都安全可靠。详细文档与同类 Skill 对比见 GitHub：https://github.com/workingcoder/dida365-openapi 。Use when the agent needs to manage Dida365 tasks, projects, tags, reminders, or repeat rules through the official OpenAPI.
Skill для управления задачами на основе официального OpenAPI и OAuth2 от Dida365 (滴答清单), прямое подключение к dida365.com без сторонних сервисов, ваши данные…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 15. 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 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 53
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1465 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 386 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.