SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD todoist

Управление задачами Todoist для OpenClaw. Единый API для задач с идентификацией нескольких агентов, запланированными проверками и напоминаниями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Todoist task management for OpenClaw. Unified todo API with multi-agen…»

Todoist task management for OpenClaw. Unified todo API with multi-agent identity, scheduled checks and reminders.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 9 файлов · 5 скриптов тело ≈ 421 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 28 ч назад

Управление задачами Todoist для OpenClaw.

Как процесс D 35/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияЛичная продуктивностьтип 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
C
69/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
70
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
35/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 net-credential-use scripts/sync-to-task.sh:20
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    all_tasks=$(curl -s "$API_BASE/tasks" -H "Authorization: Bearer $TOKEN")
  • средняя Утечка данных net-credential-use todoist.sh:31
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    api_get() { curl -s "$API_BASE/$1" -H "Authorization: Bearer $TOKEN"; }
  • средняя Утечка данных net-credential-use todoist.sh:32
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    api_post() { curl -s -X POST "$API_BASE/$1" -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "Content-Type: application/json" -d "$2"; }
  • средняя Утечка данных net-credential-use todoist.sh:143
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -X POST "$API_BASE/tasks/$id" -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "Content-Type: application/json" -d "$payload" > /dev/null
  • средняя Утечка данных net-credential-use todoist.sh:155
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -X POST "$API_BASE/tasks/$id" -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "Content-Type: application/json" -d "{\"labels\":$new}" > /dev/null
  • средняя Утечка данных net-credential-use todoist.sh:173
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -X DELETE "$API_BASE/tasks/$id" -H "Authorization: Bearer $TOKEN" > /dev/null

Просканировано файлов: 9. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

  • 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (todoist) не совпадает с папкой (openclaw-todoist)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 421 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 113: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.