SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD databar

Управление Databar MCP: лиды, маркетинговая информация, таблицы, потоки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Drive Databar MCP: leads, marketing intel, tables, flows.…»

Drive Databar MCP: leads, marketing intel, tables, flows.

ClawHub Hermes автор: Dennis Rongo v0.2.2 MIT-0 8 файлов тело ≈ 2 067 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Управление Databar MCP: лиды, маркетинговая информация, таблицы, потоки.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, согласованность

ПроцедураGoogle SheetsTelegramYouTubeSalesforceМаркетингПродажи и CRMЛюди и наймтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Согласованность вес 8
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 8. 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 47/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Согласованность. Имя во frontmatter (databar) не совпадает с папкой (databar-mcp)
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 23, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 48
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2067 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (6 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
    • +3Длина description 57: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed Databar MCP workflow guide for paid data enrichment, lead research, tables, and exports, with privacy and spending caveats users should still manage carefully.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 авг. 2026 г.