DD linkedin-community-management
Интеграция с LinkedIn Community Management API с управляемым OAuth. Управляйте страницами организаций, публикациями, комментариями, реакциями и аналитикой. Используйте этот навык, когда пользователи хотят создавать или управлять публикациями в LinkedIn, комментировать публикации, реагировать на контент, искать организации или получать статистику по подписчикам/страницам/показателям. Для других сторонних приложений используйте навык api-gateway (https://clawhub.ai/byungkyu/api-gateway). Требуется доступ к сети и действительный ключ Maton API. Вызовы выполняются через CLI `maton` с входом OAuth или через необработанный HTTP с ключом Maton API, если CLI не может быть установлен. Каждый вызов аутентифицируется как соединение пользователя и получает доступ только к тому, что разрешено авторизацией этого соединения, что поставщик обеспечивает при каждом запросе; конечные точки, описанные здесь, — это те, которые использует этот навык, а для любой другой конечной точки этого приложения пользователь должен запросить ее по имени. По умолчанию выполняются вызовы на чтение и перечисление, и каждое изменение или новое соединение подтверждается с пользователем. В этом файле также документированы три конструкции, которые превращают соединение LinkedIn Community Management в автоматизацию, в порядке их использования: соединение (первый шаг), размещенная функция, которая выполняет действие LinkedIn Community Management через Maton SDK, и триггер, который вызывает эту функцию по расписанию или событию. Эти разделы являются собственным справочным текстом платформы, общим с навыком api-gateway, с примерами LinkedIn Community Management; они не добавляют никаких возможностей LinkedIn Community Management — LinkedIn Community Management не является источником событий, триггер не может читать данные LinkedIn Community Management, а файлы в разделе `references/<source>/triggers.md` являются каталогами событий платформы для источников, предлагаемых Maton (время, Calendly, GitHub, Gmail, HubSpot, Linear, Notion, Slack, Stripe).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«LinkedIn Community Management API integration with managed OAuth. Mana…»
LinkedIn Community Management API integration with managed OAuth. Manage organization pages, posts, comments, reactions, and analytics. Use this skill when users want to create or manage LinkedIn posts, comment on posts, react to content, look up organizations, or retrieve follower/page/share statistics. For other third party apps, use the api-gateway skill (https://clawhub.ai/byungkyu/api-gateway). Requires network access and valid Maton API key. Calls run through the `maton` CLI with OAuth login, or over raw HTTP with a Maton API key where the CLI cannot be installed. Every call is authenticated as the user's connection and reaches only what that connection's authorization allows, which the provider enforces on every request; the endpoints documented here are the ones this skill uses, and any other endpoint of this app needs the user to ask for it by name. Default to read and list calls, and confirm every write or new connection with the user. This file also documents the three constructs that turn a LinkedIn Community Management connection into automation, in the order they are used: the connection (the first step), a hosted function that runs a LinkedIn Community Management action through the Maton SDK, and a trigger that calls that function on a schedule or on an event. Those sections are the platform's own reference text, shared with the api-gateway skill, with LinkedIn Community Management examples; they add no LinkedIn Community Management capability - LinkedIn Community Management is not an event source, a trigger cannot read LinkedIn Community Management data, and the files under `references/<source>/triggers.md` are the platform's event catalogues for the sources Maton offers (time, Calendly, GitHub, Gmail, HubSpot, Linear, Notion, Slack, Stripe).
Интеграция с LinkedIn Community Management API с управляемым OAuth.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/<source>/triggers.md, references/{source}/triggers.md
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.
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.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
Как улучшить
- Сократите description до 1024 символов.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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 · 11
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 11
-
средняя Широкие права
meta-broad-allowed-toolsSKILL.md:1Заранее разрешены широкие инструменты: Bashallowed-tools: Bash Read Grep Glob
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/github/triggers.md:1139Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)"node_id": "MDIz…DU3"
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/github/triggers.md:1313Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)"node_id": "MDEw…jY5",
в кавычках -
низкая Обфускация
obf-base64-blobreferences/slack/triggers.md:73Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)"event_context": "4-ey…ifQ",
в кавычках -
низкая Обфускация
obf-base64-blobreferences/slack/triggers.md:133Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)"event_context": "4-ey…ifQ",
в кавычках -
низкая Обфускация
obf-base64-blobreferences/slack/triggers.md:179Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)"event_context": "4-ey…In0",
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/stripe/triggers.md:41Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)"balance_transaction": "txn_…GxW",
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/stripe/triggers.md:117Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)"id": "evt_…qVg",
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/stripe/triggers.md:144Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)"subscription": "sub_…qSY"
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/stripe/triggers.md:180Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)"subscription": "sub_…qSY",
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/stripe/triggers.md:194Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)"subscription": "sub_…qSY",
в кавычках
Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1789 символов, лимит 1024 - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 16259 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/<source>/triggers.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/{source}/triggers.md - заметка
description-budgetdescription занимает 1789 из общего бюджета ~15000 символов на все скиллы - заметка
edit-residueв тексте есть пометки об устаревшем (строки 693, 1453): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/<source>/triggers.md, references/{source}/triggers.md
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 16259 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 110, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (linkedin-community-management) не совпадает с папкой (linkedin-community)
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 75
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- 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)
- +3Длина description 1788: рекомендуется 120–800 символов
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 112 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (121 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 37.