SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD bfl-api

Руководство по интеграции BFL FLUX API, охватывающее конечные точки, шаблоны асинхронного опроса, ограничение скорости, обработку ошибок, веб-хуки и региональные конечные точки с примерами кода на Python и TypeScript.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«BFL FLUX API integration guide covering endpoints, async polling patte…»

BFL FLUX API integration guide covering endpoints, async polling patterns, rate limiting, error handling, webhooks, and regional endpoints with Python and TypeScript code examples.

calesthio/OpenMontage Agent Skills автор: calesthio AGPL-3.0 10 файлов · 3 скрипта тело ≈ 2 404 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Руководство по интеграции BFL FLUX API, охватывающее конечные точки, шаблоны асинхронного опроса, ограничение скорости, обработку ошибок, веб-хуки и…

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

ИнтеграцияРазработкатип 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
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: bfl-api (calesthio/OpenMontage)

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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:230
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s "POLLING_URL" -H "x-key: $BFL_API_KEY"
    • низкая Утечка данных net-credential-use references/api-key-setup.md:55
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      Now `$BFL_API_KEY` is available for direct curl/API calls in the session.
      в кавычках
    • низкая Утечка данных net-credential-use references/code-examples/curl-examples.sh:57
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (тестовый файл / пример)
      RESULT=$(curl -s "${POLLING_URL}" -H "x-key: ${API_KEY}")
      тестовый файл

    Просканировано файлов: 10. 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2404 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 180 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 27 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

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