SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC moltflow-outreach

Массовые сообщения, запланированные сообщения, запланированные отчеты и пользовательские группы для рассылок в WhatsApp. Используйте, когда: массовая рассылка, широковещательная рассылка, запланировать сообщение, запланировать отчет, cron, пользовательская группа, список контактов, безопасная рассылка.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Bulk messaging, scheduled messages, scheduled reports, and custom grou…»

Bulk messaging, scheduled messages, scheduled reports, and custom groups for WhatsApp outreach. Use when: bulk send, broadcast, schedule message, schedule report, cron, custom group, contact list, ban-safe messaging.

modbender/skill-library-mcp Claude Code автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 5 160 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Массовые сообщения, запланированные сообщения, запланированные отчеты и пользовательские группы для рассылок в WhatsApp.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ПроцедураWhatsAppДанные 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
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:354
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -H "X-API-Key: $MOLTFLOW_API_KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:380
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -X POST -H "X-API-Key: $MOLTFLOW_API_KEY" \

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5160 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "risk"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requiredEnv"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "primaryEnv"

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 60, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5160 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 216 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 44 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.