SKILLEMALL.ai

CC adaptlypost

Планируйте, публикуйте и просматривайте публикации в социальных сетях через AdaptlyPost API в аккаунтах Instagram, X (Twitter), Bluesky, TikTok, Threads, LinkedIn, Facebook, Pinterest и YouTube, подключенных к AdaptlyPost, и читайте их аналитику. Используйте только тогда, когда у пользователя есть аккаунт AdaptlyPost и он просит создать черновик, запланировать или опубликовать пост в этих аккаунтах, загрузить медиа для такого поста, перечислить подключенные аккаунты, проверить статус поста или спросить о просмотрах, лайках, комментариях, подписчиках или лучших постах на них. Не используйте для написания подписей без публикации, общих советов по социальным сетям или для аккаунтов, не подключенных к AdaptlyPost.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Schedule, publish and review social posts through the AdaptlyPost API…»

Schedule, publish and review social posts through the AdaptlyPost API on Instagram, X (Twitter), Bluesky, TikTok, Threads, LinkedIn, Facebook, Pinterest and YouTube accounts connected to AdaptlyPost, and read their analytics. Use only when the user has an AdaptlyPost account and asks to draft, schedule or publish a post on those accounts, upload media for such a post, list the connected accounts, check a post's status, or ask about views, likes, comments, followers or top posts on them. Do not use for writing captions without posting, general social media advice, or accounts that are not connected to AdaptlyPost.

ClawHub Hermes автор: Taras Shynkarenko v1.1.2 MIT-0 21 файл тело ≈ 7 113 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 23 ч назад

Планируйте, публикуйте и просматривайте публикации в социальных сетях через AdaptlyPost API в аккаунтах Instagram, X (Twitter), Bluesky, TikTok, Threads…

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

ИнтеграцияYouTubeМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
C
71/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
69
Качество 40%
74
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
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.

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.

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

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
  2. 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 · 7

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 7
  • средняя Широкие права meta-requests-env-secret SKILL.md:1
    Скилл просит рантайм передать в его песочницу секретные переменные: ADAPTLYPOST_API_KEY — проверьте, что каждая нужна для заявленной задачи
    required_environment_variables: ADAPTLYPOST_API_KEY
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:76
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $ADAPTLYPOST_API_KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:204
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $ADAPTLYPOST_API_KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:213
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $ADAPTLYPOST_API_KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:268
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $ADAPTLYPOST_API_KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:334
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $ADAPTLYPOST_API_KEY" \
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/api-reference.md:156
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "userId": "user…XDS",
    в кавычках

Просканировано файлов: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 620 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7113 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "required_environment_variables"

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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 51, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Шаги. Шагов: 53, расплывчатых формулировок: 4
  • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7113 токенов
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, 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
  • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 620 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +4Есть примеры (21 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
AdaptlyPost performs high-impact social posting, but the sensitive behavior is disclosed, purpose-aligned, and guarded by confirmation or plugin approvals.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 сент. 2026 г.