AF tabtab
Используйте TabTab для выполнения задач на базе ИИ в изолированной мультиагентной среде. Поддерживаемые возможности: - Общий агент: задачи с открытым концом, написание, исследования, обобщение - Анализ данных: загрузка файлов CSV / Excel, выполнение аналитики, генерация инсайтов - Сбор данных: веб-скрейпинг и автоматизация браузера для сбора структурированных данных - Генерация диаграмм: создание диаграмм и визуализаций из данных - Глубокие исследования: длительные исследования с веб-поиском и синтезированными отчетами - Вопросы и ответы по базам данных: запросы на естественном языке к SQL из подключенных баз данных - Генерация слайдов: создание презентаций PowerPoint - Генерация веб / HTML: создание веб-страниц или прототипов пользовательского интерфейса Взаимодействие через REST API: создание задач, опрос статуса, потоковая передача журналов событий, завершение задач и загрузка выходных данных из песочницы.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use TabTab to run AI-powered tasks in a sandboxed multi-agent environm…»
Use TabTab to run AI-powered tasks in a sandboxed multi-agent environment. Supported capabilities: - General agent: open-ended tasks, writing, research, summarisation - Data analysis: upload CSV / Excel files, run analytics, generate insights - Data collection: web scraping and browser automation to collect structured data - Chart generation: produce charts and visualisations from data - Deep research: long-form research with web search and synthesised reports - Database Q&A: natural-language to SQL queries against connected databases - Slide generation: create PowerPoint presentations - Web / HTML generation: produce web pages or UI prototypes Interact via REST API: create tasks, poll status, stream event logs, terminate tasks, and download sandbox output.
Используйте TabTab для выполнения задач на базе ИИ в изолированной мультиагентной среде.
Как процесс F 53/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/env
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
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».
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
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Утечка данных
net-credential-usescripts/get-events.sh:38Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -sf "$URL" -H "Authorization: Bearer $KEY" | jq '.' > "$OUT_FILE"
Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/env
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/env
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 6
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3661 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 768 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 29 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (19 блоков кода)
- +3Все 9 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.