CF yufluentcn-seo-pro
>-
>-
Как процесс F 28/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../docs/技能-SEO关键词客户指南.md
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
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».
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
- 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
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 3
-
средняя Утечка данных
net-credential-useREADME.md:20Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)$env:TOKENAPI_BASE_URL = "http://loca…080/v1"
-
средняя Утечка данных
net-redirectable-api-keyscripts/yufluent_api.py:232Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
-
низкая Утечка данных
read-dotenvREADME.md:10Чтение файла .envcopy .env.example .env
Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Implicit keys need to be on a single line at line 4, column 1: 跨境电商 SEO 关键词研究 — 亚马逊 A9/Backend、Shopify 站内+Meta、TikTok 搜索+ 话题标签,经 Yufluent 云端 Harness 输出结构化投放建议。Cross-border ecommerce ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
description-shortdescription короче 40 символов: модели не хватит сигнала для срабатывания - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../../docs/技能-SEO关键词客户指南.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../../docs/技能-SEO关键词客户指南.md
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (yufluentcn-seo-pro) не совпадает с папкой (yufluent-clawhub-publish-yufluentcn-seo-pro)
- 100Шаги. Шагов: 50
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1986 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
- +3Длина description 2: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- -33 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 29 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 40.