BC linkedin-community-management
Интеграция API для управления сообществами LinkedIn с управляемым OAuth. Управление 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/долям. Для других сторонних приложений используйте навык api-gateway (https://clawhub.ai/byungkyu/api-gateway). Требуется доступ к сети и действительный ключ API Maton. Вызовы выполняются через CLI `maton` с входом OAuth; по умолчанию выполняются операции чтения и списка, и каждое подтверждение записи или нового подключения запрашивается у пользователя.
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; default to read and list calls, and confirm every write or new connection with the user.
Интеграция API для управления сообществами LinkedIn с управляемым OAuth.
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
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
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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 Широкие права
meta-broad-allowed-toolsSKILL.md:1Заранее разрешены широкие инструменты: Bashallowed-tools: Bash Read Grep Glob
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 8477 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 39, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (linkedin-community-management) не совпадает с папкой (linkedin-community)
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8477 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 65
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, 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: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
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 592 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 75 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
- +4Есть примеры (65 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.