SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC x-twitter-news-search

Используйте этот навык для поиска в Twitter/X последних твитов, соответствующих ключевым словам и фильтрам вовлеченности. Возвращает необработанные данные твитов (текст, автор, лайки, ретвиты, просмотры, URL). Триггер, когда пользователь просит "найти в твиттере", "найти твиты о", "проверить твиттер на", "сканировать X на", "получить твиты о", "что в твиттере о" или любой запрос на получение данных твитов из Twitter/X. Также триггер, когда задача cron или другой агент нуждается в данных твитов. Этот навык только получает и фильтрует — он НЕ оценивает, не суммирует, не ранжирует и не форматирует результаты. Вызывающий агент решает, что делать с данными.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill to search Twitter/X for recent tweets matching keywords…»

Use this skill to search Twitter/X for recent tweets matching keywords and engagement filters. Returns raw tweet data (text, author, likes, retweets, views, URL). Trigger when the user asks to "search twitter", "find tweets about", "check twitter for", "scan X for", "get tweets about", "what's on twitter about", or any request to fetch tweet data from Twitter/X. Also trigger when a cron job or another agent needs tweet data. This skill only fetches and filters — it does NOT score, summarize, rank, or format results. The calling agent decides what to do with the data.

ClawHub Agent Skills автор: berthelol v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 123 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Используйте этот навык для поиска в Twitter/X последних твитов, соответствующих ключевым словам и фильтрам вовлеченности.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Широкие права meta-requests-env-secret SKILL.md:1
      Скилл просит рантайм передать в его песочницу секретные переменные: TWITTER_BEARER_TOKEN — проверьте, что каждая нужна для заявленной задачи
      required_environment_variables: TWITTER_BEARER_TOKEN

    Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "required_environment_variables"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1123 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Тестов 5, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
    • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

    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 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 573 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward Twitter/X search helper that uses a disclosed bearer token to fetch recent tweets and filter them locally.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.