SKILLEMALL.ai

AB hardcover-bookshelf

Общайтесь с книжной полкой пользователя Hardcover через Hardcover GraphQL API. Используйте, когда пользователь хочет управлять своей читательской активностью на естественном языке: начать книгу, закончить книгу, просмотреть полку «Хочу прочитать» или вычислить годовую статистику чтения, например «сколько книг я прочитал в прошлом году?». Требуется HARDCOVER_TOKEN перед любым вызовом API, используя точное значение `Bearer ...`, скопированное из настроек API учетной записи Hardcover. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь упоминает Hardcover, списки для чтения, книжные полки, отслеживание книг или что-либо, связанное с управлением тем, что он читает.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Talk to a user's Hardcover bookshelf via the Hardcover GraphQL API. Us…»

Talk to a user's Hardcover bookshelf via the Hardcover GraphQL API. Use when the user wants to manage reading activity in natural language: start a book, finish a book, view the Want to Read shelf, or compute yearly reading stats such as "how many books did I read last year?". Require HARDCOVER_TOKEN before any API call, using the exact `Bearer ...` value copied from Hardcover account API settings. Use this skill whenever the user mentions Hardcover, reading lists, bookshelves, tracking books, or anything related to managing what they're reading.

ClawHub Agent Skills автор: Diwaker Gupta v0.1.0 MIT-0 15 файлов тело ≈ 746 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Общайтесь с книжной полкой пользователя Hardcover через Hardcover GraphQL API.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ИнтеграцияИнфраструктуратип 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
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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: 14. 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 66/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 746 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • medium Тестов 6, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
    • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 552 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
    • +1Лицензия указана

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill transparently connects to Hardcover to read and update a user's bookshelf, with no hidden persistence, unrelated data access, or deceptive behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.