CF web-insight
Анализ контента из интернета. Мониторинг информации в сети и анализ разведданных с помощью точного поиска по множеству условий, охватывающего новости, социальные сети и другие открытые источники. Поддерживает комбинированный поиск по ключевым словам, настроению, времени, платформам и другим параметрам. Использует NLP для обработки, удаления дубликатов, извлечения ключевой информации и структурирования данных для вызова AI Agent. Применяется для управления брендами, анализа рынка, отслеживания конкурентов, оценки рисков и т.д. Ключевые слова: поиск, поиск, найти, запрос, общественное мнение, информация, поиск контента, мониторинг, анализ разведданных. Предварительное условие: необходимо настроить переменную среды FEEDAX_SEARCH_API_KEY в корневом каталоге проекта (получить на https://www.feedax.cn, не использовать пример из репозитория или чужой ключ).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«互联网内容洞察技能。面向全域网络信息监测与情报分析场景，提供多条件组合精准检索能力，可覆盖全网新闻、社交、资讯等多渠道公开内容。支持关键词、…»
互联网内容洞察技能。面向全域网络信息监测与情报分析场景，提供多条件组合精准检索能力，可覆盖全网新闻、社交、资讯等多渠道公开内容。支持关键词、情感、时间、平台等多条件组合查询，依托 NLP 智能解析，实现内容去重、关键信息抽取与数据结构化输出，一键供 AI Agent 调用。适用于品牌管理、市场分析、竞品追踪、风险感知等场景。触发词：搜索、检索、查找、查询、舆情、信息、内容检索、监测、情报分析。前置条件：必须在技能项目根目录配置环境变量 FEEDAX_SEARCH_API_KEY（在 https://www.feedax.cn 申请，勿使用仓库内示例或他人 Key）。
Анализ контента из интернета.
Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/area_codes.json
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.
В файлах лежит чужой ключ или токен. Если он живой, ваш агент начнёт ходить в чужие сервисы от чужого имени; если ключ уже отозван, скрипты скилла просто сломаются. Такой ключ мог попасть в скилл вместе с целым рабочим пространством автора, включая личные данные.
Ключ виден всем, кто скачал скилл, и уже мог быть скопирован ботами, которые сканируют каталоги. Отзовите его сейчас, проверьте счета и логи доступа, а потом перевыпустите.
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 · 3
-
высокая Секреты в коде
meta-credential-files.envВ скилле лежат файлы с учётными данными / .env (1).env
Средние и низкие: 2
-
низкая Утечка данных
read-dotenvskill.md:21Чтение файла .envcat .env | grep FEEDAX_SEARCH_API_KEY
-
низкая Утечка данных
read-dotenvskill.md:291Чтение файла .envcat .env | grep FEEDAX_SEARCH_API_KEY
Просканировано файлов: 10. 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: assets/area_codes.json - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "requires_env" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "install"
Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/area_codes.json
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 100Шаги. Шагов: 27
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2607 токенов
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
- -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 286 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 43 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
- +4Есть примеры (13 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.