SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD linkedin-data

Интеграция с LinkedIn API с помощью единого ключа API superagnt (Bearer token). Получение профилей компаний, вакансий, информации о людях, публикаций и аналитики профессиональной сети. Используйте этот навык, когда пользователям нужны данные LinkedIn для продаж, подбора персонала или обогащения информации. Для других платформ социальных данных используйте навык social-data (https://clawhub.ai/superagnt/skills/social-data).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«LinkedIn API integration with a single superagnt API key (Bearer token…»

LinkedIn API integration with a single superagnt API key (Bearer token). Fetch company profiles, jobs, people, posts, and professional network insights. Use this skill when users want LinkedIn data for sales, recruiting, or enrichment. For other social data platforms, use the social-data skill (https://clawhub.ai/superagnt/skills/social-data).

ClawHub Hermes автор: Jaen v2.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 9 462 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Интеграция с LinkedIn API с помощью единого ключа API superagnt (Bearer token).

Как процесс D 37/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентыЛюди и наймтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
C
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
37/100
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.

Широкие права средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
  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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Широкие права meta-requests-env-secret SKILL.md:1
    Скилл просит рантайм передать в его песочницу секретные переменные: SUPERAGNT_API_KEY — проверьте, что каждая нужна для заявленной задачи
    required_environment_variables: SUPERAGNT_API_KEY
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:845
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "name": "supe…_V2",
    в кавычках

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 345 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 9462 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "required_environment_variables"

Процессный рейтинг: все десять параметров 37/100

  • 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
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9462 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 345 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly a normal LinkedIn data API wrapper, but it also points users and agents toward broader Superagnt platform discovery and dynamically expanding MCP tools beyond the stated LinkedIn scope.
LLM: suspicious (high) · 18 сент. 2026 г.