SKILLEMALL.ai

BC anduoduo-openclaw-skill

Навык анализа данных и поиска информации для API OpenClaw платформы Anduoduo. Этот навык следует использовать в первую очередь, когда пользователь упоминает Anduoduo, OpenClaw, риски облачных активов, агрегирование рисков, инвентаризацию рисковых активов, общую ситуацию с рисками, распределение высоких рисков, детализацию правил, сводку соответствия требованиям, отчет о соответствии требованиям, генерацию отчета о поиске информации или когда требуется анализ данных и HTML-отчет на основе интерфейса этой платформы. Особенно когда задача относится к обзору рисков (например, "помогите мне посмотреть, какие есть рисковые активы" "посмотрите общую ситуацию с рисками" "проверьте текущее распределение высоких рисков"), необходимо сгенерировать HTML-отчет на основе фиксированного шаблона, даже если пользователь явно не запрашивал шаблон или диаграммы, он должен быть выполнен в соответствии с этим навыком.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«面向安多多平台 OpenClaw API 的数据分析与查数技能。只要用户提到安多多、OpenClaw、云资产风险、风险聚合、风险资产盘点、整…»

面向安多多平台 OpenClaw API 的数据分析与查数技能。只要用户提到安多多、OpenClaw、云资产风险、风险聚合、风险资产盘点、整体风险情况、高风险分布、规则下钻、合规摘要、合规报告、生成查数报告、或希望基于该平台接口做数据分析与 HTML 报告,就应优先使用本技能。尤其当任务属于概览性风险查询(例如"帮我看一下有哪些风险资产""看整体风险情况""查当前高风险分布")时,必须生成基于固定模板的 HTML 彩页报告,即使用户没有明确要求模板或图表,也要主动按本技能执行。

ClawHub Agent Skills автор: anduoduo v1.1.2 MIT-0 18 файлов тело ≈ 1 115 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык анализа данных и поиска информации для API OpenClaw платформы Anduoduo.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/anduoduo_api_final.md:736
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка; строка таблицы в документации)
    | data[].id | string | 框架 ID | `rule…001` |
    детектортаблица
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/anduoduo_api_final.md:766
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка; строка таблицы в документации)
    | standardAndRegulationsIds | 是 | array<string> | 合规框架 ID 列表 | `["rule…001"]` |
    детектортаблица
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/anduoduo_api_final.md:774
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка; строка таблицы в документации)
    | data[].standardAndRegulationsId | string | 框架 ID | `rule…001` |
    детектортаблица
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/anduoduo_api_final.md:787
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    -d '{"standardAndRegulationsIds": ["rule…001"]}'
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/anduoduo_api_final.md:813
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка; строка таблицы в документации)
    | standardAndRegulationsIds | 是 | array<string> | 合规框架 ID 列表 | `["rule…001"]` |
    детектортаблица

Просканировано файлов: 18. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 92
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1115 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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

  • +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
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 241 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 92 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 8)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly a disclosed Anduoduo/OpenClaw reporting helper, but it also documents sensitive cloud-account onboarding with raw AK/SK credentials and broad automatic report behavior that need review before installation.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.