SKILLEMALL.ai
EN Войти

AF daily-to-goal-mcp

Подключается к платформе Daily-to-Goal (D2G) через MCP для управления целями, задачами, сущностями и производительностью команды. Используйте, когда пользователь хочет взаимодействовать со своей платформой D2G — создавать/обновлять/перечислять цели, управлять задачами, отслеживать производительность команды или запрашивать сущности. Требуется учетная запись D2G и API-ключ. Активируется по фразам вроде "управлять моими целями", "создать задачу", "показать производительность команды", "D2G", "daily to goal", "отслеживание целей".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Connect to Daily-to-Goal (D2G) platform via MCP to manage goals, tasks…»

Connect to Daily-to-Goal (D2G) platform via MCP to manage goals, tasks, entities, and team performance. Use when the user wants to interact with their D2G platform — creating/updating/listing goals, managing tasks, tracking team performance, or querying entities. Requires a D2G account and API key. Triggers on phrases like "manage my goals", "create a task", "show team performance", "D2G", "daily to goal", "goal tracking".

ClawHub Agent Skills автор: Xiao Ke v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 793 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Подключается к платформе Daily-to-Goal (D2G) через MCP для управления целями, задачами, сущностями и производительностью команды.

Как процесс F 46/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/security.md

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип 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
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
46/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/security.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/security.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/security.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/security.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 793 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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

  • +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
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 426 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill appears to be a goal/task management integration with disclosed external API read/write behavior, with a usability risk from broad trigger wording but no artifact-backed malicious behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.