SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DD slack

Поиск общедоступных каналов Slack, чтение подключенных бесед и отправка подтвержденных пользователем сообщений бота.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search Slack public channels, read joined conversations, and send user…»

Search Slack public channels, read joined conversations, and send user-confirmed bot messages.

AceDataCloud/Skills Agent Skills автор: AceDataCloud 1 файл тело ≈ 1 579 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Поиск общедоступных каналов Slack, чтение подключенных бесед и отправка подтвержденных пользователем сообщений бота.

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, входы и предусловия

СправочникSlackДанные и аналитикаИнфраструктуратип 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
70/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
74
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
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. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • средняя Утечка данных exfil-send-secrets-to-url SKILL.md:18
    Инструкция отправить секреты/переписку на внешний адрес (описание авторизации в API (bearer / заголовок / HTTPS); адрес назначения — известный публичный сервис; хост вендора самого скилла)
    search. Send either token only to `https://slack.com/api/` over HTTPS. Check
    авторизация APIизвестный сервисvendor-host
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:60
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -sS -H "Authorization: Bearer $SLACK_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:70
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -sS -G -H "Authorization: Bearer $SLACK_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:82
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -sS -G -H "Authorization: Bearer $SLACK_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:87
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -sS -G -H "Authorization: Bearer $SLACK_TOKEN" \
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:16
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (определение детектора / чёрного списка)
    bot token in `$SLACK_TOKEN` for joined-channel reads and confirmed sends.
    детектор

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "connections"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "allowed_tools"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 14): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1579 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)
  • +3Длина description 94: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.