SKILLEMALL.ai

AC freshbooks-curl

Запрашивает данные FreshBooks (счета, клиенты, сметы, платежи, расходы, проекты, учет времени) из командной строки с помощью curl и вращающегося OAuth-токена. Используйте, когда вам нужны данные FreshBooks без запуска сервера freshbooks-mcp, в скрипте или на машине, где MCP не установлен.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query FreshBooks (invoices, clients, estimates, payments, expenses, pr…»

Query FreshBooks (invoices, clients, estimates, payments, expenses, projects, time tracking) from a shell with curl and a rotating OAuth token. Use when you want FreshBooks data without running the freshbooks-mcp server, in a script, or on a machine where the MCP isn't installed.

ClawHub Agent Skills автор: chrischall v0.6.1 MIT-0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 133 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Запрашивает данные FreshBooks (счета, клиенты, сметы, платежи, расходы, проекты, учет времени) из командной строки с помощью curl и вращающегося OAuth-токена.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

ИнтеграцияРазработкаИИ и агентыФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 5. 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 52/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (freshbooks-curl) не совпадает с папкой (freshbooks-mcp)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 4
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1133 токенов

    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)
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 280 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is a real FreshBooks shell helper, but it exposes high-impact accounting actions and token-handling risks that users should review before installing.
    LLM: suspicious (high) · 10 сент. 2026 г.