SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DC google-calendar

Чтение и управление событиями Google Календаря / повесткой дня / свободным/занятым временем / приглашениями через REST API Calendar v3. Используйте, когда пользователь упоминает события Google Календаря, сегодняшнюю повестку дня, встречи на этой неделе, поиск конфликтов, перечисление приглашений, проверку свободного времени или планирование/перепланирование/отмену встречи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read and manage Google Calendar events / agenda / free-busy / invitati…»

Read and manage Google Calendar events / agenda / free-busy / invitations via the Calendar v3 REST API. Use when the user mentions Google Calendar events, today's agenda, this week's meetings, finding conflicts, listing invitations, checking free time, or scheduling / rescheduling / cancelling a meeting.

AceDataCloud/Skills Agent Skills автор: AceDataCloud 1 файл тело ≈ 3 723 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 ч назад

Чтение и управление событиями Google Календаря / повесткой дня / свободным/занятым временем / приглашениями через REST API Calendar v3.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
D
77/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
75
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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-credential-use SKILL.md:118
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -sS -H "Authorization: Bearer $GOOGLE_CALENDAR_TOKEN" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:123
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -sS -H "Authorization: Bearer $GOOGLE_CALENDAR_TOKEN" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:135
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      TZ=$(curl -sS -H "Authorization: Bearer $GOOGLE_CALENDAR_TOKEN" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:141
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -sS -H "Authorization: Bearer $GOOGLE_CALENDAR_TOKEN" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:158
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      TZ=$(curl -sS -H "Authorization: Bearer $GOOGLE_CALENDAR_TOKEN" \

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

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "connections"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "allowed_tools"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
    • 50Шаги. Шагов: 2
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3723 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 305 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +4Есть примеры (17 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.