SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC appstore-api

API магазина приложений Apple App Store для ИИ-агентов — поиск iOS-приложений по названию, ключевому слову, ID в App Store или ID пакета, затем получение метаданных, рейтингов, отзывов, разработчиков, меток конфиденциальности, похожих приложений и конкурентов в виде структурированного JSON. Используйте для поиска в App Store, исследования ASO, анализа отзывов о приложениях для iOS, поиска рейтингов, поиска разработчиков и анализа конкурентов мобильных приложений. Бесплатный первый запрос без ключа, общедоступные данные только для чтения; учетная запись или ключ API не требуются для анонимного доступа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Apple App Store API for AI agents — search iOS apps by name, keyword,…»

Apple App Store API for AI agents — search iOS apps by name, keyword, App Store ID or bundle ID, then retrieve metadata, ratings, reviews, developers, privacy labels, similar apps, and competitors as structured JSON. Use for App Store search, ASO research, iOS app review analysis, ratings lookup, developer lookup, and mobile app competitive analysis. Free keyless first request, read-only public data; no account or API key is required for the anonymous path.

ClawHub Agent Skills автор: ReplyNodes v2.1.4 MIT-0 11 файлов тело ≈ 3 750 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

API магазина приложений Apple App Store для ИИ-агентов — поиск iOS-приложений по названию, ключевому слову, ID в App Store или ID пакета, затем получение…

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

ИнтеграцияNotionДанные и аналитикаИИ и агентыЛичная продуктивностьтип 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
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
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.

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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • средняя Утечка данных net-credential-use INSTALL.md:41
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -sS -H "Authorization: Bearer $REPLYNODES_API_KEY" \
    • низкая Утечка данных net-credential-use llms.txt:9
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      Auth: `Authorization: Bearer $REPLYNODES_API_KEY`, sent only to https://api.replynodes.com — the
      в кавычках
    • низкая Утечка данных net-credential-use references/endpoints.md:12
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      document these references were generated from; `curl -sS -H "Authorization: Bearer $REPLYNODES_API_KEY"
      в кавычках
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:94
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      `Authorization: Bearer $REPLYNODES_API_KEY` only to `https://api.replynodes.com`.
      в кавычках
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:192
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      AUTH="Authorization: Bearer $REPLYNODES_API_KEY"   # sent only to https://api.replynodes.com
      в кавычках

    Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 38, column 7: auth: No key or account for the anonymous first-request path; optional authenti… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "contract_version"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mode"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "search_terms"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "entrypoint"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "auth"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 17, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 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
    • 100Шаги. Шагов: 47
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3750 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (9 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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 461 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    Review before installing: the skill is mostly a read-only App Store lookup tool, but its packaged checksum and authentication instructions are inconsistent.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 8 окт. 2026 г.