SKILLEMALL.ai

BC maybeai-sheet-cli

Используйте, когда пользователь работает с электронными таблицами MaybeAI через CLI mbs для проверки рабочих книг, импорта локальных файлов или файлов по URL, нативного импорта/экспорта между рабочими книгами, записи в таблицы/диапазоны/листы, расчета листов и сканирования ошибок, полного чтения таблиц/SQL с экспортом фреймов, материализации SQL-to-Base, полного обновления данных листа с сохранением заголовков, формул, стилей листа, CRUD для диаграмм/изображений, потоков проверки/обновления/экспорта шаблонов дашбордов или обмена данными. Маршрутизируйте дизайн дашборда и композицию диаграмм в `sheet-dashboard`.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user works with MaybeAI spreadsheets through the mbs CLI…»

Use when the user works with MaybeAI spreadsheets through the mbs CLI for workbook inspection, local or remote-URL file import, native cross-workbook import/export, worksheet/range/table writes, worksheet calculation and error scans, complete table/SQL reads with frame export, SQL-to-Base materialization, full worksheet data refreshes that keep headers, formulas, worksheet styling, chart/image CRUD, dashboard validate/refresh/export-template flows, or sharing. Route dashboard design and chart composition to `sheet-dashboard`.

ClawHub Agent Skills автор: Wade Deng vv0.21.7 MIT-0 25 файлов тело ≈ 6 953 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 13 ч назад

Используйте, когда пользователь работает с электронными таблицами MaybeAI через CLI mbs для проверки рабочих книг, импорта локальных файлов или файлов по URL…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ИнтеграцияExcelДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. 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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-requests-env-secret SKILL.md:1
    Скилл просит рантайм передать в его песочницу секретные переменные: MAYBEAI_API_TOKEN — проверьте, что каждая нужна для заявленной задачи
    required_environment_variables: MAYBEAI_API_TOKEN

Просканировано файлов: 25. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6953 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "required_environment_variables"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 28, 129, 291, 333): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 18, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6953 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 531 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (25 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (13 из 16)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill gives an agent broad MaybeAI spreadsheet control, but the powerful actions are disclosed and generally tied to user-directed spreadsheet workflows.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 2 сент. 2026 г.