SKILLEMALL.ai

AC umeng-app-analysis

Инструмент анализа данных приложений от Umeng+. Запрашивает статистику мобильных приложений через Umeng Open API. Поддерживает полную статистику приложений (список приложений, количество, сводные данные) и детальный анализ отдельных приложений (активные/новые пользователи, количество запусков, удержание, время использования, по измерениям каналов/версий, анализ пользовательских событий и параметров). Используйте, когда пользователю необходимо получить статистику приложений Umeng, проанализировать метрики приложений, получить данные о поведении пользователей. Информация для аутентификации считывается из переменных среды UMENG_API_KEY и UMENG_API_SECURITY.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«友盟+ App 数据分析工具,通过友盟 Open API 查询移动应用统计数据。支持全部应用统计(App列表、数量、汇总数据)和单个应用详细…»

友盟+ App 数据分析工具,通过友盟 Open API 查询移动应用统计数据。支持全部应用统计(App列表、数量、汇总数据)和单个应用详细分析(活跃/新增用户、启动次数、留存率、使用时长、渠道/版本维度、自定义事件及参数分析)。当用户需要查询友盟App统计数据、分析应用指标、获取用户行为数据时使用。认证信息从环境变量 UMENG_API_KEY 和 UMENG_API_SECURITY 读取。

ClawHub Agent Skills автор: Leo Wing v1.0.0 MIT-0 77 файлов тело ≈ 280 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Инструмент анализа данных приложений от Umeng+.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 77. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 280 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 199 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real Umeng analytics skill, but it includes under-disclosed write and admin-capable API wrappers beyond ordinary analytics querying.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.