SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC power-automate-mcp

Подключение к облачным потокам Power Automate и управление ими через сервер FlowStudio MCP. Используйте, когда вас просят: перечислить потоки, прочитать определение потока, проверить историю запусков, просмотреть выходные данные действий, повторно запустить выполнение, отменить выполняющийся поток, просмотреть соединения, получить URL триггера, проверить определение, отслеживать состояние потока или выполнить любую задачу, требующую взаимодействия с API Power Automate через инструмент MCP. Также используйте для обнаружения сред Power Platform и управления соединениями. Требуется подписка FlowStudio MCP или совместимый сервер — см. https://mcp.flowstudio.app

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Connect to and operate Power Automate cloud flows via a FlowStudio MCP…»

Connect to and operate Power Automate cloud flows via a FlowStudio MCP server. Use when asked to: list flows, read a flow definition, check run history, inspect action outputs, resubmit a run, cancel a running flow, view connections, get a trigger URL, validate a definition, monitor flow health, or any task that requires talking to the Power Automate API through an MCP tool. Also use for Power Platform environment discovery and connection management. Requires a FlowStudio MCP subscription or compatible server — see https://mcp.flowstudio.app

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 6 файлов тело ≈ 4 175 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Подключение к облачным потокам Power Automate и управление ими через сервер FlowStudio MCP.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу

ИнтеграцияИИ и агентыРазработкатип 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
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/tool-reference.md:33
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "id": "Defa…241",
      в кавычках

    Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4175 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 4, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 547 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.