SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC xint-rs

Fast X Intelligence CLI (Rust) — поиск, анализ и взаимодействие в X/Twitter из терминала. Используйте, когда: (1) пользователь говорит «x research», «search x for», «search twitter for», «what are people saying about», «what's twitter saying», «check x for», «x search», «search x», (2) пользователь хочет отслеживать в реальном времени с помощью «watch», (3) пользователю нужен анализ с помощью ИИ Grok («analyze», «sentiment»), (4) пользователю нужны отчеты об аналитике («report»), (5) пользователь хочет отслеживать подписчиков («diff»), (6) пользователю нужны трендовые темы («trends»). Также поддерживает: закладки, лайки, подписки (OAuth), x-search, коллекции, экспорт в CSV/JSON/JSONL. Не входит в цели: не для публикации твитов, не для личных сообщений, не для корпоративных функций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fast X Intelligence CLI (Rust) — search, analyze, and engage on X/Twit…»

Fast X Intelligence CLI (Rust) — search, analyze, and engage on X/Twitter from the terminal. Use when: (1) user says "x research", "search x for", "search twitter for", "what are people saying about", "what's twitter saying", "check x for", "x search", "search x", (2) user wants real-time monitoring with "watch", (3) user needs AI-powered analysis with Grok ("analyze", "sentiment"), (4) user needs intelligence reports ("report"), (5) user wants to track followers ("diff"), (6) user needs trending topics ("trends"). Also supports: bookmarks, likes, following (OAuth), x-search, collections, CSV/JSON/JSONL export. Non-goals: Not for posting tweets, not for DMs, not for enterprise features.

ClawHub Agent Skills автор: 0xNyk v2026.2.26 MIT-0 80 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 422 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Fast X Intelligence CLI (Rust) — поиск, анализ и взаимодействие в X/Twitter из терминала.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

ИнтеграцияДанные и аналитикаТексты и документытип 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
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
78
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 6

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 6
    • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README.md:34
      Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
      curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/0xNyk/xint-rs/main/install.sh | bash
    • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README.md:41
      Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
      curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/0xNyk/xint-rs/main/install.sh | bash
    • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/xai_x_search_scan.py:24
      Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
      API key + configurable base URL from environment
    • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell SKILL.md:71
      Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - For required tools: prefer OS package managers over `curl | bash` when possible
      в кавычках
    • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:121
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README.md:455
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      `BYLu…vPg`
      в кавычках

    Просканировано файлов: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "credentials"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "required_env_vars"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requiredEnvVars"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "primary_credential"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "primaryCredential"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "security"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 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
    • 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), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 34
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2422 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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

    • -33 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 12 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 695 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 30 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (17 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a mostly coherent X/Twitter intelligence CLI, but it needs Review because it requests broad account-write OAuth access and can upload local files or bookmark-derived knowledge to xAI with limited containment.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.