SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD yufluentcn-record-outcome

Вспомогательный пакет Yufluent для передачи результатов: регистрирует run_id, возвращаемый навыками Listing / SEO и т.д., вместе с данными о продажах, кликах и показах, предоставленными продавцом, в замкнутый цикл результатов Yufluent. Не использует /v1/skills/*/run, только POST /v1/agent/outcomes (используется совместно с диалогом OpenClaw tk-*). Используется для передачи результатов, регистрации run_id, записи продаж после размещения, отслеживания результатов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Yufluent 效果回传辅助包：将 Listing / SEO 等技能返回的 run_id 与卖家 反馈的销量、点击、曝光登记到 Yufl…»

Yufluent 效果回传辅助包：将 Listing / SEO 等技能返回的 run_id 与卖家 反馈的销量、点击、曝光登记到 Yufluent 效果闭环。不走 /v1/skills/*/run， 仅 POST /v1/agent/outcomes（与 OpenClaw 对话共用 tk-*）。 Use for 效果回传、run_id 登记、上架后销量记录、效果追踪.

ClawHub Agent Skills автор: metahuan v1.1.2 MIT-0 8 файлов тело ≈ 750 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Вспомогательный пакет Yufluent для передачи результатов: регистрирует runid, возвращаемый навыками Listing / SEO и т.д., вместе с данными о продажах, кликах и…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыМаркетингтип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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

    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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • средняя Утечка данных net-credential-use README.md:14
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      $env:TOKENAPI_BASE_URL = "http://loca…080/v1"
    • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/yufluent_api.py:232
      Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
      API key + configurable base URL from environment

    Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

    • 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: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 750 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • -33 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 186 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill appears intended to record business outcome metrics, but its remote write scope and helper capabilities are broader than the stated purpose clearly explains.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 15 июн. 2026 г.