SKILLEMALL.ai

AB didit-email-verification

Интеграция автономного API Didit Email Verification для проверки адресов электронной почты через OTP. Используйте, когда пользователь хочет проверить электронные письма, отправить коды OTP по электронной почте, проверить коды проверки электронной почты, обнаружить скомпрометированные или одноразовые адреса электронной почты, проверить, является ли адрес электронной почты недоставляемым, или реализовать проверку личности по электронной почте с помощью Didit. Поддерживает сигналы мошенничества (IP, устройство, пользовательский агент), настраиваемую длину кода, буквенно-цифровые коды и автоматический отказ на основе политики для рискованных адресов электронной почты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Integrate Didit Email Verification standalone API to verify email addr…»

Integrate Didit Email Verification standalone API to verify email addresses via OTP. Use when the user wants to verify emails, send email OTP codes, check email verification codes, detect breached or disposable emails, check if an email is undeliverable, or implement email-based identity verification using Didit. Supports fraud signals (IP, device, user agent), configurable code length, alphanumeric codes, and policy-based auto-decline for risky emails.

ClawHub Agent Skills автор: Didit v1.2.0 3 файла тело ≈ 2 750 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Интеграция автономного API Didit Email Verification для проверки адресов электронной почты через OTP.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 3. 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 70/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), 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: 9
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2750 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 457 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 27 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward Didit email OTP integration that discloses its API key use and external email-verification requests.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.