SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC canvas-parent-api

Запрашивайте данные из Canvas LMS (Instructure) из командной строки с помощью curl и токена доступа bearer вместо запуска сервера canvas-parent-mcp — курсы, оценки, задания, отправленные работы, календарь, планировщик, объявления, сообщения, обсуждения и файлы для себя или связанного наблюдаемого пользователя. Используйте, когда вам нужны данные Canvas без MCP, в скрипте или на машине, где MCP не установлен.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query Canvas LMS (Instructure) from a shell with curl and a bearer acc…»

Query Canvas LMS (Instructure) from a shell with curl and a bearer access token instead of running the canvas-parent-mcp server — courses, grades, assignments, submissions, calendar, planner, announcements, conversations, discussions, and files for yourself or a linked observee. Use when you want Canvas data without the MCP, in a script, or on a machine where the MCP isn't installed.

ClawHub Agent Skills автор: chrischall v1.5.4 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 407 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Запрашивайте данные из Canvas LMS (Instructure) из командной строки с помощью curl и токена доступа bearer вместо запуска сервера canvas-parent-mcp — курсы…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИИ и агентыОбучениетип 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
C
68/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
55
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

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

    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 · 9

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 9
    • средняя Утечка данных net-credential-use references/canvas-endpoints.md:25
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $CANVAS_TOKEN" -H "Accept: application/json+canvas-string-ids, application/json" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use references/canvas-endpoints.md:35
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $CANVAS_TOKEN" -H "Accept: application/json+canvas-string-ids, application/json" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use references/canvas-endpoints.md:45
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $CANVAS_TOKEN" -H "Accept: application/json+canvas-string-ids, application/json" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use references/canvas-endpoints.md:55
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $CANVAS_TOKEN" -H "Accept: application/json+canvas-string-ids, application/json" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use references/canvas-endpoints.md:66
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $CANVAS_TOKEN" -H "Accept: application/json+canvas-string-ids, application/json" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:92
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $CANVAS_TOKEN" -H "Accept: application/json+canvas-string-ids, application/json" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:96
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $CANVAS_TOKEN" -H "Accept: application/json+canvas-string-ids, application/json" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:100
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $CANVAS_TOKEN" -H "Accept: application/json+canvas-string-ids, application/json" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:118
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      headers=$(curl -sD - -o page.json -H "Authorization: Bearer $CANVAS_TOKEN" \

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

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 4
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1407 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 386 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 4 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: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill’s Canvas API purpose is legitimate, but it gives users unsafe credential-handling commands that can execute unpinned remote code and expose Canvas tokens if variables are manipulated.
    LLM: suspicious (high) · 10 сент. 2026 г.