SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD linkfox-shopee-store-auth

Авторизация и управление магазинами Shopee: поддержка раздельной авторизации для ERP и рекламы (AD). Предоставляет процесс авторизации, запрос авторизованных магазинов и чтение статуса авторизации. При авторизации можно указать название магазина (shopName), регион (cn / global / br) и тип приложения (erp / ad). Активируется, когда пользователь упоминает авторизацию магазина Shopee, привязку магазина Shopee, авторизацию ERP, авторизацию рекламы, тип приложения, запрос авторизованных магазинов Shopee, авторизацию продавца Shopee, привязку магазина Shopee, авторизацию рекламы Shopee. Активируется, даже если "Shopee" или "авторизация" не указаны явно, если речь идет о привязке аккаунта продавца Shopee, авторизации приложений ERP/рекламы или запросе списка магазинов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Shopee（虾皮）店铺授权与管理技能，支持 ERP 与广告（AD）双应用分开授权。提供授权流程、已授权店铺查询以及授权状态读取。授权时可填…»

Shopee（虾皮）店铺授权与管理技能，支持 ERP 与广告（AD）双应用分开授权。提供授权流程、已授权店铺查询以及授权状态读取。授权时可填写店铺名 shopName，region 支持 cn / global / br，appType 支持 erp / ad。当用户提到 Shopee 店铺授权、虾皮店铺绑定、ERP 授权、广告授权、appType、查询已授权 Shopee 店铺、Shopee seller authorization, bind Shopee shop, Shopee Ads authorization 时触发。即使未明确提及"Shopee"或"授权"，只要涉及虾皮卖家账号绑定、ERP/广告应用授权或店铺列表查询，也应触发。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.5 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 866 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Авторизация и управление магазинами Shopee: поддержка раздельной авторизации для ERP и рекламы (AD).

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкаИИ и агентыМедиа и видеотип 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
C
65/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
62
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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.

Утечка данных средняя серьёзность

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

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 10

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 10
  • средняя Утечка данных net-credential-use references/api.md:181
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -X POST $BASE/shopee/authorizeUrl -H "Authorization: $KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use references/api.md:186
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -X POST $BASE/shopee/authorizeUrl -H "Authorization: $KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use references/api.md:191
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -X POST $BASE/shopee/authorizedStores -H "Authorization: $KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use references/api.md:195
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -X POST $BASE/shopee/storeTokens -H "Authorization: $KEY" \
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/authorize_url.py:25
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/authorized_stores.py:21
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/store_tokens.py:22
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc references/onboarding.md:13
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - macOS zsh：`echo 'export LINKFOX_AGENT_API_KEY="<key>"' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc`
    в кавычках
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc references/onboarding.md:14
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (определение детектора / чёрного списка)
    - Linux bash：`echo 'export LINKFOX_AGENT_API_KEY="<key>"' >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc`
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/onboarding.py:49
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    or "eyJh…iJ9")
    в кавычках

Просканировано файлов: 10. 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 49/100

  • 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: 2, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 74
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1866 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (8 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -33 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 325 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly performs Shopee authorization tasks, but it also includes under-disclosed account login, API-key generation, payment/order flows, automatic feedback reporting, and persistent storage of full responses.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.