SKILLEMALL.ai

BB anyapi

Получайте живые данные из LinkedIn, Instagram, TikTok, YouTube, X/Twitter, Reddit, Facebook, Google Search, Google Maps и Amazon, а также чистый JSON с любой веб-страницы, которая блокирует ботов — один ключ, оплата за запрос в долларах США, встроенная бесплатная пробная версия. Используйте всякий раз, когда задача требует сторонних данных, которые недоступны при прямом получении или общем поиске в Интернете: профили, посты, комментарии, отзывы, результаты поиска, списки вакансий, реклама, транскрипции или страница за логином или стеной ботов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Get live data from LinkedIn, Instagram, TikTok, YouTube, X/Twitter, Re…»

Get live data from LinkedIn, Instagram, TikTok, YouTube, X/Twitter, Reddit, Facebook, Google Search, Google Maps, and Amazon, plus clean JSON from any web page that blocks bots - one key, USD pay-per-request, free trial built in. Use whenever a task needs third-party data that a direct fetch or a general web search cannot reach: profiles, posts, comments, reviews, search results, job listings, ads, transcripts, or a page behind a login or bot wall.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Claude Code автор: Kevin Wang v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 5 060 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Получайте живые данные из LinkedIn, Instagram, TikTok, YouTube, X/Twitter, Reddit, Facebook, Google Search, Google Maps и Amazon, а также чистый JSON с любой…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторYouTubeМаркетингИнфраструктураМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
77/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
82
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Сокрытие от пользователя
Если установить

Скилл просит агента что-то скрывать от вас: не показывать ошибки, не упоминать действия, отвечать иначе, чем было сделано. Вы теряете возможность контролировать, что агент реально сделал.

Автору

Прозрачность важнее гладкого ответа. Если хочется спрятать технический шум, попросите агента «кратко сообщить», а не «не сообщать».

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  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 · 1

  • высокая Сокрытие от пользователя en-hide-from-user SKILL.md:112
    Инструкция скрыть действия от пользователя
    **If the `anyapi` binary is already on your PATH, call it directly** (`anyapi search`, `anyapi run`, ...). Check once with `command -v anyapi`. Only use the `npx -y anyapi-cli@latest` form for first-t

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Get live data from LinkedIn, Instagram, TikTok, YouTube, X/Twitter… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5060 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 21, без проверки текущего состояния
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5060 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Ответ описан самодельной разметкой (10 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 452 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent AnyAPI integration, but it broadly auto-routes user research to a paid third-party scraping service while installing and persisting tooling and credentials with limited user control.
LLM: suspicious (high) · 3 сент. 2026 г.