SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB Automated Asset Tracking Workflow with Slack Notifications & Google Sheets Updates

Организуйте и храните цифровые активы у облачных провайдеров с помощью автоматизированных рабочих процессов. Используйте, когда пользователю требуется интеграция DAM, организация файлов или управление метаданными активов для творческих команд.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Organize and store digital assets across cloud providers with automate…»

Organize and store digital assets across cloud providers with automated workflows. Use when the user needs DAM integration, file organization, or asset metadata management for creative teams.

ClawHub Agent Skills автор: ncreighton v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 653 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Организуйте и храните цифровые активы у облачных провайдеров с помощью автоматизированных рабочих процессов.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

ПроцедураGoogle SheetsSlackИнфраструктуратип 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%
99
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:147
      URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
      SLACK_WEBHOOK_URL="https://hooks.slack.com/services/..."
      заглушка

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • ошибка name-long name длиннее 64 символов
    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Automated Asset Tracking Workflow with Slack Notifications & Google Sheets Updates) не совпадает с папкой (assetflow)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 62
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3653 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 191 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 28 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (15 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill appears purpose-built for digital asset management, but it gives broad asset-moving and archival authority without enough upfront control language for high-impact storage changes.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.