SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC workflow-automator

Автоматизация повторяющихся рабочих процессов с уведомлениями WhatsApp/Telegram, обработкой Excel/CSV, автоматизацией браузера и гибким планированием. Описывайте задачи простым английским языком — агент разлагает их, выполняет и планирует. Используйте, когда пользователь хочет автоматизировать многоэтапные задачи, планировать повторяющиеся рабочие процессы, извлекать данные с веб-сайтов, обрабатывать файлы или отправлять отчеты в каналы обмена сообщениями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automate repeatable workflows with WhatsApp/Telegram notifications, Ex…»

Automate repeatable workflows with WhatsApp/Telegram notifications, Excel/CSV processing, browser automation, and flexible scheduling. Describe tasks in plain English — the agent decomposes, executes, and schedules them. Use when the user wants to automate multi-step tasks, schedule recurring workflows, extract data from websites, process files, or send reports to messaging channels.

ClawHub Agent Skills автор: qashsolutions v2.0.6 MIT-0 15 файлов · 11 скриптов тело ≈ 4 518 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Автоматизация повторяющихся рабочих процессов с уведомлениями WhatsApp/Telegram, обработкой Excel/CSV, автоматизацией браузера и гибким планированием.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

ПроцедураTelegramWhatsAppДанные и аналитикатип 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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Опасные команды средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 Опасные команды cmd-destructive-fs scripts/execute-step.sh:17
      Разрушительная команда для файловой системы (корень / домашняя папка / диск) (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
      UNSAFE_PATTERNS="rm -rf /|mkfs|dd if=.*of=/dev|chmod -R 777 /|:(){ :|:& };:"
      детекторстрока в коде
    • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/execute-step.sh:17
      Повышение привилегий / права на запись для всех (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
      UNSAFE_PATTERNS="rm -rf /|mkfs|dd if=.*of=/dev|chmod -R 777 /|:(){ :|:& };:"
      детекторстрока в коде

    Просканировано файлов: 15. 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 63/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (workflow-automator) не совпадает с папкой (openclaw-workflow-automator)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4518 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 115
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 15. 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)
    • -35 из 11 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 386 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 40 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 115 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a powerful unattended workflow automation skill, not clear malware, but it can run approved shell, browser, messaging, and scheduled actions with persistent local data.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.