SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD umami

Umami — это платформа веб-аналитики с открытым исходным кодом без использования файлов cookie: альтернатива Google Analytics, которая размещается самостоятельно с помощью Docker и PostgreSQL или используется как Umami Cloud. Используйте, когда кто-то просит «отслеживать аналитику веб-сайта», «Umami», «аналитику, ориентированную на конфиденциальность», «самостоятельно размещаемую аналитику», «аналитику GDPR», «заменить Google Analytics» или «отслеживание трафика веб-сайта без файлов cookie». Охватывает самостоятельное размещение, скрипт отслеживания и его параметры, пользовательские события, идентификацию сеансов, ключи API и API статистики.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Umami is an open-source, cookie-free web analytics platform: a Google…»

Umami is an open-source, cookie-free web analytics platform: a Google Analytics alternative that is self-hosted with Docker and PostgreSQL or used as Umami Cloud. Use when someone asks to "track website analytics", "Umami", "privacy-friendly analytics", "self-hosted analytics", "GDPR analytics", "replace Google Analytics", or "website traffic tracking without cookies". Covers self-hosting, the tracking script and its options, custom events, identifying sessions, API keys and the stats API.

TerminalSkills/skills Agent Skills автор: TerminalSkills Apache-2.0 2 файла тело ≈ 3 048 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Umami — это платформа веб-аналитики с открытым исходным кодом без использования файлов cookie: альтернатива Google Analytics, которая размещается…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияDockerPostgreSQLGoogle AnalyticsMySQLДанные и аналитикатип 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
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

    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:215
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -X POST $UMAMI/api/websites -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H 'Content-Type: application/json' \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:217
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -X POST $UMAMI/api/me/api-keys -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H 'Content-Type: application/json' \

    Просканировано файлов: 2. 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 43/100

    • 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: 12, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3048 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 494 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.