CF youdaonote
Официальный skill Youdao Cloud Note, поддерживает базовые операции, такие как CRUD (создание/чтение/обновление/удаление) заметок, управление задачами, сохранение веб-страниц, поиск заметок, управление папками. Для создания базы знаний или Wiki используйте skill youdaonote-llm-wiki, а не этот skill.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«有道云笔记官方 skill，支持笔记 CRUD（创建/读取/更新/删除）、待办管理、网页剪藏、笔记搜索、文件夹管理等基础操作。如需构建知识库…»
有道云笔记官方 skill，支持笔记 CRUD（创建/读取/更新/删除）、待办管理、网页剪藏、笔记搜索、文件夹管理等基础操作。如需构建知识库或 Wiki，请使用 youdaonote-llm-wiki skill 而非本 skill。
Официальный skill Youdao Cloud Note, поддерживает базовые операции, такие как CRUD (создание/чтение/обновление/удаление) заметок, управление задачами…
Как процесс F 38/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
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.
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.
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
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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 Опасные команды
cmd-pipe-to-shellSKILL.md:173Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)curl -fsSL https://artifact.lx.netease.com/download/youdaonote-cli/install.sh | bash -s -- -f -b ~/.local/bin
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: url - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "official" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "minCliVersion" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): url
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 16, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Шаги. Шагов: 19
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1856 токенов
- low Ответ описан самодельной разметкой (9 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)
- +3Длина description 117: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 55.