SKILLEMALL.ai
EN Войти

C gitlab-api

GitLab API integration for repository operations. Use when working with GitLab repositories for reading, writing, creating, or deleting files, listing projects, managing branches, or any other GitLab repository operations.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 000 токенов открыть источник ↗ проанализирован 7 ч назад

GitLab API integration for repository operations.

ИнтеграцияGitLabРазработкатип 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
C
65/100
Общая оценка
Безопасность 60%
50
Качество 40%
87
Тесты бонус
0

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

  1. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  2. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 10

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 10
  • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/gitlab_api.sh:31
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "PRIVATE-TOKEN: $GITLAB_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/gitlab_api.sh:49
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "PRIVATE-TOKEN: $GITLAB_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/gitlab_api.sh:71
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    if curl -s -f -H "PRIVATE-TOKEN: $GITLAB_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/gitlab_api.sh:81
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -X "$method" -H "PRIVATE-TOKEN: $GITLAB_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/gitlab_api.sh:108
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -X DELETE -H "PRIVATE-TOKEN: $GITLAB_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:43
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -H "PRIVATE-TOKEN: $GITLAB_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:53
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -H "PRIVATE-TOKEN: $GITLAB_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:66
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -H "PRIVATE-TOKEN: $GITLAB_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:79
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -X POST -H "PRIVATE-TOKEN: $GITLAB_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:97
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -X DELETE -H "PRIVATE-TOKEN: $GITLAB_TOKEN" \

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

✓ Lint: замечаний нет

Процессная зрелость 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1000 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 222 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.