SKILLEMALL.ai

CC vikunja-task-api

Установка: clawhub install ashanzzz-vikunja-task-api Полная интеграция с API Vikunja v2 — проекты, задачи, метки, команды, представления, комментарии, вложения, массовые операции и многое другое.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Install: clawhub install ashanzzz-vikunja-task-api Full Vikunja v2 AP…»

Install: clawhub install ashanzzz-vikunja-task-api Full Vikunja v2 API integration — projects, tasks, labels, teams, views, comments, attachments, bulk operations, and more.

ClawHub Agent Skills автор: Meng v2.5.1 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 4 827 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Установка: clawhub install ashanzzz-vikunja-task-api Полная интеграция с API Vikunja v2 — проекты, задачи, метки, команды, представления, комментарии…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
73/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
75
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
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

  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
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc SKILL.md:112
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export VIKUNJA_URL="http://your…456"' >> ~/.bashrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc SKILL.md:113
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export VIKUNJA_TOKEN="tk_your_token"' >> ~/.bashrc
  • средняя Утечка данных net-credential-use vikunja.sh:69
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -fsS "$VIKUNJA_URL$path" -H "Authorization: Bearer $VIKUNJA_TOKEN"
  • средняя Утечка данных net-credential-use vikunja.sh:104
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -fsS -X DELETE "$VIKUNJA_URL$path" -H "Authorization: Bearer $VIKUNJA_TOKEN"
  • средняя Утечка данных net-credential-use vikunja.sh:159
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -fsS "$VIKUNJA_URL/projects" -H "Authorization: Bearer $VIKUNJA_TOKEN" \

Просканировано файлов: 4. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4827 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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 174 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 38 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (32 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real Vikunja task-management integration, but it documents broad write/delete/sharing powers and recommends credential persistence in a way users should review carefully.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.