SKILLEMALL.ai

CD social-data

Единый API для социальных данных для ИИ-агентов. Один API-ключ для LinkedIn, YouTube, TikTok, X, Instagram, Reddit и Facebook — структурированный JSON, без инфраструктуры для скрейпинга. Также включает размещенный прием веб-хуков для входящих событий.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Unified social data API for AI agents. One API key for LinkedIn, YouTu…»

Unified social data API for AI agents. One API key for LinkedIn, YouTube, TikTok, X, Instagram, Reddit, and Facebook — structured JSON, no scraping infra. Also includes hosted webhook receiving for inbound events.

ClawHub Hermes автор: superagnt_ v2.0.6 MIT-0 12 файлов тело ≈ 5 153 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Единый API для социальных данных для ИИ-агентов.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияYouTubeStripeGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
C
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
92
Качество 40%
56
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
  3. 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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • средняя Широкие права meta-requests-env-secret SKILL.md:1
    Скилл просит рантайм передать в его песочницу секретные переменные: SUPERAGNT_API_KEY — проверьте, что каждая нужна для заявленной задачи
    required_environment_variables: SUPERAGNT_API_KEY
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/instagram/README.md:280
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "name": "supe…_ID",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/instagram/README.md:346
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "name": "supe…ame",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/linkedin/README.md:782
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "name": "supe…_V2",
    в кавычках

Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 213 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5153 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "required_environment_variables"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5153 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 31, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 213 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly documented as a Superagnt data API, but it exposes broader web/SEO tooling and persistent webhook handling than the social-data framing clearly suggests.
LLM: suspicious (high) · 22 сент. 2026 г.