SKILLEMALL.ai

BF feishu-bot-task

Задачи Lark (идентификация бота): Управление задачами Lark с помощью бота/приложения, создание задач, запрос списков задач, обновление статусов, назначение участников и т. д. Этот навык специально использует API v1, идентификация бота может вызывать его напрямую, решая проблему официального навыка lark-task, который использует интерфейс v2 и не поддерживает идентификацию бота. Используйте этот навык, когда вам нужно управлять задачами от имени бота (идентификация приложения).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«飞书任务(Bot身份):使用Bot/应用身份管理飞书任务,创建任务、查询任务列表、更新状态、分配成员等。本Skill专门使用v1 API,B…»

飞书任务(Bot身份):使用Bot/应用身份管理飞书任务,创建任务、查询任务列表、更新状态、分配成员等。本Skill专门使用v1 API,Bot身份可直接调用,解决了lark-task官方Skill使用v2接口无法支持Bot身份的问题。当需要以Bot身份(应用身份)操作任务时使用本Skill。

ClawHub Agent Skills автор: lixiang92229 v1.0.2 MIT-0 6 файлов тело ≈ 242 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Задачи Lark (идентификация бота): Управление задачами Lark с помощью бота/приложения, создание задач, запрос списков задач, обновление статусов, назначение…

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../lark-shared/SKILL.md

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../lark-shared/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. 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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 6. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../lark-shared/SKILL.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../lark-shared/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../lark-shared/SKILL.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 242 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 147 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +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: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Feishu/Lark task bot skill that reads app credentials to call Feishu APIs, with no hidden installer, persistence, or unrelated behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.