SKILLEMALL.ai

AC workday-mcp

Читает данные Workday HR — вашу организационную структуру и команду, профили сотрудников, зарплату, льготы, компенсацию, производительность и любые карточки задач или данных — через MCP с использованием вашей собственной вошедшей в систему сессии. Срабатывает на фразы вроде «проверь мой Workday», «кто подчиняется X», «моя организационная структура», «найди <имя> в Workday», «прочитай мою зарплату в Workday», «мои льготы в Workday», «отзыв о производительности <имя>», «выгрузи эту страницу Workday» или любой запрос, связанный с данными о людях, зарплате, льготах или команде в Workday. Только для чтения. Требуется установленный workday-mcp и активное расширение fetchproxy (см. Настройку ниже).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read Workday HR data — your org chart and team, worker profiles, pay,…»

Read Workday HR data — your org chart and team, worker profiles, pay, benefits, compensation, performance, and any task or data card — via MCP through your own signed-in session. Triggers on phrases like "check my workday", "who reports to X", "my org chart", "look up <person> in workday", "read my workday compensation", "my workday benefits", "<person>'s performance review", "pull this workday page", or any request involving Workday people, pay, benefits, or team data. Read-only. Requires workday-mcp installed and the fetchproxy extension active (see Setup below).

ClawHub Agent Skills автор: chrischall v0.6.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 586 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 32 ч назад

Читает данные Workday HR — вашу организационную структуру и команду, профили сотрудников, зарплату, льготы, компенсацию, производительность и любые карточки…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 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
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2586 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 571 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is clearly meant to read Workday data, but its setup runs mutable third-party code in a very sensitive authenticated HR-data context.
LLM: suspicious (high) · 10 сент. 2026 г.