SKILLEMALL.ai

BD metersphere

Этот проект объединяет MeterSphere REST API и локальные скриптовые возможности, предоставляя OpenClaw Agent набор эффективных и повторно используемых навыков, поддерживающих автоматическую генерацию функциональных тестов, определений интерфейсов и тестовых случаев, запрос информации о связи с организацией, проектом, модулем, проверкой тестовых случаев и дефектами, упрощая процесс управления тестовыми активами и повышая эффективность автоматизации команды.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«本项目将 MeterSphere REST API 与本地脚本能力整合,为 OpenClaw Agent 提供了一套高效、可复用的 Skil…»

本项目将 MeterSphere REST API 与本地脚本能力整合,为 OpenClaw Agent 提供了一套高效、可复用的 Skills,支持自动生成功能用例、接口定义及接口用例,查询组织、项目、模块、用例评审与缺陷关联等信息,简化了测试资产管理流程,提升了团队的自动化效率。

ClawHub Agent Skills автор: zhao v1.0.5 MIT-0 16 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 619 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Этот проект объединяет MeterSphere REST API и локальные скриптовые возможности, предоставляя OpenClaw Agent набор эффективных и повторно используемых навыков…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
75/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
78
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/ms_batch.py:14
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/ms_case_report.py:22
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/ms_review_summary.py:22
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/ms.py:26
    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 INSTALLATION_CHECKLIST.md:85
    Чтение файла .env
    cat .env.example
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal scripts/ms.sh:61
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
    access_key, secret_key = sys.argv[1], sys.argv[2]

Просканировано файлов: 16. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "environment"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "security"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 107
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1619 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • -36 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 142 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 107 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This MeterSphere skill is a real API integration, but it gives an agent broad authenticated read/write access with weak scoping and some avoidable credential-handling risks.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.