SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB endpoints

Инструментарий API для управления документами Endpoints. Сканируйте документы с помощью ИИ-извлечения и организуйте структурированные данные в категоризированные конечные точки. Используйте, когда пользователь просит: просканировать документ, загрузить файл, перечислить конечные точки, проверить данные конечных точек, проверить статистику использования, создать или удалить конечные точки, получить URL-адреса файлов или управлять метаданными документов. Требуется ENDPOINTS_API_KEY из панели управления endpoints.work.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Endpoints document management API toolkit. Scan documents with AI extr…»

Endpoints document management API toolkit. Scan documents with AI extraction and organize structured data into categorized endpoints. Use when the user asks to: scan a document, upload a file, list endpoints, inspect endpoint data, check usage stats, create or delete endpoints, get file URLs, or manage document metadata. Requires ENDPOINTS_API_KEY from endpoints.work dashboard.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 6 файлов тело ≈ 1 373 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 36 ч назад

Инструментарий API для управления документами Endpoints.

Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу

ИнтеграцияТексты и документыДанные и аналитикатип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
77/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Утечка данных средняя серьёзность

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

Если установить

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».

Автору

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

    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 Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/src/index.ts:11
      Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
      API key + configurable base URL from environment
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:23
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha512-GZMB+a0mO…4cw+w1WV…UED+1X8a…sJi+8mgpw==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:193
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…HK5+NE/tvnRLbIqUWa+0E9N4WNMjmp/kXXP…R8w==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:414
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…78O/B3Kkh+nKABUF++bvJv…56W+C8F9…X6m+IktJnIb1Jjg==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/package-lock.json:601
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…wQp+7C4n…9JQ==",
      детектор

    Просканировано файлов: 6. 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 77/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1373 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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 380 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.