SKILLEMALL.ai

BD feishu-lark

Комплексный навык интеграции с Feishu/Lark для OpenClaw. Включает обмен сообщениями, управление группами, Bitable (многомерные таблицы), документы, календарь, видеоконференции (vc.v1), протоколы совещаний (minutes.v1), управление задачами, рабочие процессы согласования, контакты, облачное хранилище, вики/базу знаний. Требуется настройка и запуск официального сервера Lark MCP.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Comprehensive Feishu/Lark integration skill for OpenClaw. Covers messa…»

Comprehensive Feishu/Lark integration skill for OpenClaw. Covers messaging, group management, Bitable (multi-dimensional tables), documents, calendar, video conferencing (vc.v1), meeting minutes (minutes.v1), task management, approval workflows, contacts, cloud drive, wiki/knowledge base. Requires the official Lark MCP server to be configured and running.

ClawHub Agent Skills автор: lucas v1.0.1 2 файла тело ≈ 10 581 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Комплексный навык интеграции с Feishu/Lark для OpenClaw.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

ИнтеграцияИИ и агентыЛичная продуктивностьИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 2. 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 body-long тело SKILL.md ≈ 10581 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"

Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 71, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (feishu-lark) не совпадает с папкой (lark-mcp)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 10581 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 357 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 170 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (147 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a legitimate Lark integration, but it gives an agent broad access to sensitive workplace data and destructive actions without enough safety guidance.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.