SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD office-adobe-user-provision

Единый инструмент для открытия/управления пользователями Microsoft 365 (Azure) и Adobe Creative Cloud. Создание, авторизация, сброс пароля, удаление, запрос, пакетная обработка, самопроверка. CLI/HTTP API используют один и тот же провайдер. ИСПОЛЬЗОВАТЬ ПРИ: открытии учетной записи для XX, создании нового пользователя, добавлении пользователя, открытии учетной записи для нового сотрудника, открытии Office, добавлении Office, открытии Adobe, добавлении Adobe, полном пакете, All Apps, сбросе пароля, удалении пользователя, пакетном открытии учетных записей, поиске пользователя, office365, adobe, M365, Creative Cloud, обработке запросов на открытие учетной записи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«统一开通/管理 Microsoft 365(世纪互联)与 Adobe Creative Cloud 用户的自包含工具。创建、授权、重置密码、…»

统一开通/管理 Microsoft 365(世纪互联)与 Adobe Creative Cloud 用户的自包含工具。创建、授权、重置密码、删除、查询、批量、自检,CLI/HTTP API 共用同一套 provider。USE WHEN 给XX开账号, 新建用户, 新增用户, 入职开账号, 开Office, 加Office, 开Adobe, 加Adobe, 全家桶, All Apps, 重置密码, 删除用户, 批量开户, 查用户, office365, adobe, M365, Creative Cloud, 处理开户审批.

ClawHub Agent Skills автор: eggyrooch-blip v0.1.0 MIT-0 31 файл тело ≈ 963 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 27 ч назад

Единый инструмент для открытия/управления пользователями Microsoft 365 (Azure) и Adobe Creative Cloud.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкатип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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

    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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key config.py:116
      Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
      API key + configurable base URL from environment
    • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:17
      Чтение файла .env (строка таблицы в документации)
      | **Configure** | `cp .env.example .env` and fill your own Entra App / Adobe UMAPI / SMTP credentials. |
      таблица
    • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:50
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env          # fill in your own credentials (see template comments)
    • низкая Утечка данных read-dotenv README.zh-CN.md:17
      Чтение файла .env (строка таблицы в документации)
      | **配置** | `cp .env.example .env`,填入你自己的 Entra App / Adobe UMAPI / SMTP 凭据。 |
      таблица
    • низкая Утечка данных read-dotenv README.zh-CN.md:50
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env          # 按模板注释填入你自己的凭据

    Просканировано файлов: 31. 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 43/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 963 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 265 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a legitimate admin provisioning tool, but it needs review because it handles enterprise accounts and passwords with weak safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 8 июн. 2026 г.