SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC screenshot-telegram-direct

Захват скриншотов веб-сайтов и отправка в Telegram через прямой API. Обходит неисправную доставку изображений OpenClaw (проблема

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Capture website screenshots and send to Telegram via direct API. Works…»

Capture website screenshots and send to Telegram via direct API. Works around OpenClaw's broken image delivery (issue

ClawHub Agent Skills автор: niccoreyes v1.0.0 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 241 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 дн назад

Захват скриншотов веб-сайтов и отправка в Telegram через прямой API.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияTelegramИнфраструктуратип 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
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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.
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 · 10

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 10
  • низкая Утечка данных read-dotenv screenshot-send.sh:6
    Чтение файла .env (комментарий в коде)
    #   1. cp .env.example .env
    комментарий
  • низкая Утечка данных read-dotenv screenshot-send.sh:12
    Чтение файла .env (комментарий в коде)
    # Auto-source .env if it exists in script directory
    комментарий
  • низкая Утечка данных read-dotenv screenshot-send.sh:28
    Чтение файла .env (в кавычках — упоминание, а не команда)
    echo "  1. cp .env.example .env"
    в кавычках
  • низкая Утечка данных read-dotenv screenshot-send.sh:30
    Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка)
    echo "  3. source .env"
    детектор
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url screenshot-send.sh:67
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    "https://api.telegram.org/bot$TELEGRAM_BOT_TOKEN/sendPhoto")
    заглушка
  • низкая Утечка данных read-dotenv skill.md:21
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv skill.md:52
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv skill.md:59
    Чтение файла .env
    source .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv skill.md:95
    Чтение файла .env
    # Auto-source .env if it exists in script directory
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url skill.md:170
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
    "https://api.telegram.org/bot$TOKEN/sendDocument"
    vendor-hostв кавычках

Просканировано файлов: 3. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1241 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • 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)
  • +3Длина description 117: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it advertises by sending website screenshots to Telegram, but users must treat the URLs, screenshots, and API tokens as sensitive.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.