SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF ahc-automator

Пользовательские рабочие процессы автоматизации для Alan Harper Composites. Автоматизирует цепочки email → ClickUp → Pipedrive, онбординг клиентов и последовательности завершения проектов. Используйте для рабочих процессов, специфичных для AHC, автоматизации управления клиентами и бизнес-процессов производства композитов. Активируйте по запросам «AHC workflow», «automate AHC», «client onboarding», «project completion», «email automation AHC».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Custom automation workflows for Alan Harper Composites. Automates emai…»

Custom automation workflows for Alan Harper Composites. Automates email → ClickUp → Pipedrive chains, client onboarding, and project completion sequences. Use for AHC-specific workflows, client management automation, and composites manufacturing business processes. Trigger on "AHC workflow", "automate AHC", "client onboarding", "project completion", "email automation AHC".

ClawHub Agent Skills автор: JAMESBOT-AGNT v1.0.0 14 файлов тело ≈ 2 948 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Пользовательские рабочие процессы автоматизации для Alan Harper Composites.

Как процесс F 53/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/email_parser.py, scripts/report_generator.py

ПроцедураClickUpWhatsAppИнфраструктураДанные и аналитикаРазработкатип 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
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
87
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
53/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/email_parser.py, scripts/report_generator.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Опасные команды средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 Опасные команды cmd-shell-rc docs/README.md:67
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export CLICKUP_API_TOKEN="seu_token_clickup"' >> ~/.zshrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc docs/README.md:68
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export PIPEDRIVE_API_TOKEN="seu_token_pipedrive"' >> ~/.zshrc
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention docs/README.md:350
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -l
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention docs/README.md:452
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -l | grep -E "(7c4c353d|26e299db|878b8aa3)"
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention SKILL.md:372
    Упоминание редактирования crontab (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - Check cron job status: `crontab -l`
    в кавычках

Просканировано файлов: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/email_parser.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/report_generator.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/email_parser.py, scripts/report_generator.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): scripts/email_parser.py, scripts/report_generator.py
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 151
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2948 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -31 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 375 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 45 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 151 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears purpose-built for AHC workflow automation, but it can read local email, automatically change ClickUp and Pipedrive records, and store API tokens in shell profiles without strong approval controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.