SKILLEMALL.ai

AC find-software-developer

Используйте, когда пользователь хочет найти, отобрать, проверить или дополнить информацию о компаниях, занимающихся разработкой ПО в США — заказное ПО, веб-разработка, разработка мобильных приложений, бэкенд/API, DevOps/облачные технологии, системная интеграция и хостинг. Активируется по запросам «найди разработчика ПО в Остине», «подбери три компании по заказной разработке с опытом в здравоохранении», «нам нужен разработчик мобильных приложений для запуска нашего iOS» или «выгрузи контактную информацию для этих 10 доменов разработчиков», даже если это описано косвенно (создать инструмент, выпустить функцию, технический партнер). Использует ServiceGraph API (api.servicegraph.co) — каталог из более чем 100 000 компаний США с фильтрами по отраслям, услугам, местоположению, размеру, рейтингам. Передавайте запросы о strictly веб-сайтах/лендингах в find-web-developer. Передавайте запросы по AI/ML, ML-пайплайнам, созданию моделей и инжинирингу данных — это смежная отрасль, а не разработка ПО. Пропускайте запросы о найме штатных инженеров, написании/отладке кода, сравнении облачных продуктов, аппаратном/гражданском инжиниринге, компаниях не из США, индивидуальных фрилансерах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use whenever the user wants to find, shortlist, vet, or enrich US soft…»

Use whenever the user wants to find, shortlist, vet, or enrich US software development firms — custom software, web development, mobile app development, backend/API development, DevOps/cloud, system integration, and hosting. Triggers on "find a software dev shop in Austin", "shortlist three custom-software firms with healthcare experience", "we need a mobile app developer for our iOS launch", or "pull contact info for these 10 dev shop domains", even when described indirectly (build a tool, ship a feature, technical partner). Drives the ServiceGraph API (api.servicegraph.co) — a 100k+ US firm catalog filterable by industry, services, location, size, ratings. Defer to find-web-developer for strictly website/landing-page projects. Defer AI/ML, ML pipelines, model building, and data-engineering asks — those are a sibling industry, not software development. Skip in-house engineer hires, code-writing/debugging tasks, cloud-product comparisons, hardware/civil engineering, non-US firms, individual freelancers.

ClawHub Agent Skills автор: nostrband v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 703 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 23 ч назад

Используйте, когда пользователь хочет найти, отобрать, проверить или дополнить информацию о компаниях, занимающихся разработкой ПО в США — заказное ПО…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураAWSGoogle CloudРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
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

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:75
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -sS -H "Authorization: Bearer $SERVICEGRAPH_API_KEY" \

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

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 110): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2703 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Длина description 1018: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill bundle is not malicious, but it includes high-impact maintainer actions and a review helper that runs nested Codex with full sandbox bypass by default.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 3 июн. 2026 г.