SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC waitlister

Создавайте и управляйте списками ожидания для запуска продуктов на waitlister.me — создайте список ожидания и опубликуйте размещенную целевую страницу (темная/светлая, с возможностью генерации дизайна ИИ) одним запросом, собирайте регистрации с реферальной программой, читайте статистику. Используйте, когда пользователь хочет создать список ожидания, страницу «скоро открытие»/«запуск» или форму для сбора электронной почты перед запуском.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create and run product-launch waitlists on waitlister.me — create a wa…»

Create and run product-launch waitlists on waitlister.me — create a waitlist and publish a hosted landing page (dark/light, optional AI-generated design) in one prompt, collect signups with a referral program, read stats. Use when the user wants a waitlist, coming-soon/launch page, or pre-launch email capture.

ClawHub Agent Skills автор: ilpr v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 265 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Создавайте и управляйте списками ожидания для запуска продуктов на waitlister.me — создайте список ожидания и опубликуйте размещенную целевую страницу…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторМаркетингтип 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
C
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
75
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
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

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-credential-use SKILL.md:54
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -X POST ".../api/v1/waitlist/WAITLIST_KEY/sign-up" -H "X-Api-Key: $WAITLISTER_API_KEY" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:58
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl ".../api/v1/waitlist/WAITLIST_KEY/stats" -H "X-Api-Key: $WAITLISTER_API_KEY"
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:61
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl ".../api/v1/waitlist/WAITLIST_KEY/landing-page" -H "X-Api-Key: $WAITLISTER_API_KEY"
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:64
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -X PATCH ".../api/v1/waitlist/WAITLIST_KEY/landing-page" -H "X-Api-Key: $WAITLISTER_API_KEY" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:68
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -X POST ".../api/v1/waitlist/WAITLIST_KEY/landing-page/generate" -H "X-Api-Key: $WAITLISTER_API_KEY" \

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 68): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1265 токенов
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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 311 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward Waitlister integration that creates hosted waitlist pages and manages signups using a user-provided API key.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 1 авг. 2026 г.