SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC qb-cli

Инструмент командной строки для QuickBooks Online. Управляйте клиентами, счетами, платежами, счетами поставщиков, поставщиками, учетными записями, позициями, расходами, журнальными проводками, депозитами, переводами, сметами, заказами на покупку и запускайте финансовые отчеты непосредственно через API Intuit. 164 команды в 29 группах команд. Все команды по умолчанию возвращают JSON для использования агентом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«QuickBooks Online CLI tool. Manage customers, invoices, payments, bill…»

QuickBooks Online CLI tool. Manage customers, invoices, payments, bills, vendors, accounts, items, expenses, journal entries, deposits, transfers, estimates, purchase orders, and run financial reports directly via the Intuit API. 164 commands across 29 command groups. All commands return JSON by default for agent consumption.

ClawHub Agent Skills автор: dukecontractors1 v1.0.0 47 файлов · 1 скрипт тело ≈ 5 826 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Инструмент командной строки для QuickBooks Online.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, отчётность по ходу

ИнтеграцияDockerФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
92
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: qb-cli (ClawHub)

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url src/qb/auth/oauth.py:15
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    REDIRECT_URI = f"https://officially-nonfatalistic-baylee.ngrok-free.dev/callback"
    в кавычках
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:19
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:28
    Чтение файла .env (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - run: "cp ~/skills/qb-cli/.env.example ~/skills/qb-cli/.env"
    в кавычках
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:50
    Чтение файла .env
    cp ~/skills/qb-cli/.env.example ~/skills/qb-cli/.env

Просканировано файлов: 47. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5826 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "install"

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда 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
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5826 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 56
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 327 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 51 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
  • +4Есть примеры (39 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real QuickBooks CLI, but its login flow uses an undocumented external ngrok callback and it can change financial records with limited safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: malicious · 27 мая 2026 г.