SKILLEMALL.ai

AC dataify-agent-onboarding

Настройте и проверьте первый рабочий процесс Dataify, затем перенаправьте пользователя в MCP, локальные инструменты или REST, не теряя его исходную задачу. Используйте для первоначальной настройки, установки, аутентификации или выбора пути интеграции. Не используйте для уже настроенного запроса на поиск или скрейпинг.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Set up and verify a first Dataify workflow, then route the user to MCP…»

Set up and verify a first Dataify workflow, then route the user to MCP, local skills, or REST without losing their original task. Use for first-time setup, installation, authentication, or choosing an integration path. Do not use for an already-configured search or scraping request.

ClawHub Agent Skills автор: dataify-server v1.1.1 MIT-0 12 файлов тело ≈ 1 020 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Настройте и проверьте первый рабочий процесс Dataify, затем перенаправьте пользователя в MCP, локальные инструменты или REST, не теряя его исходную задачу.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, отчётность по ходу

АнализаторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Секреты в коде secret-password-literal scripts/task_runtime.py:38
      Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
      api_key = api_key[7:].strip()

    Просканировано файлов: 12. 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 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1020 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -37 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 283 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (1 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
    The skill is mostly a Dataify onboarding helper, but it bundles broader scraping/reporting workflows and handles API tokens in ways users should review before installing.
    LLM: suspicious (high) · 7 сент. 2026 г.