SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC research-assistant

Обогащает исследовательские заметки Bear с тегом 「待整理」 GIF-анимациями, соответствующими теме. Используйте, когда пользователь хочет автоматически иллюстрировать ожидающие заметки, пакетно обрабатывать заметки Bear для визуального обогащения или автоматизировать шаг "найти подходящий GIF" при очистке заметок. Требуется Bear + grizzly CLI.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Enrich Bear research notes tagged 「待整理」 with theme-matched GIFs. Use w…»

Enrich Bear research notes tagged 「待整理」 with theme-matched GIFs. Use when the user wants to auto-illustrate pending research notes, batch-process Bear notes for visual enrichment, or automate the "find a fitting GIF" step of note cleanup. Requires Bear + grizzly CLI.

ClawHub Agent Skills автор: terrycarter1985 v0.1.0 MIT-0 4 файла · 2 скрипта тело ≈ 268 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Обогащает исследовательские заметки Bear с тегом 「待整理」 GIF-анимациями, соответствующими теме.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, согласованность

ИнтеграцияИнфраструктуратип 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
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
92
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/enrich_note.sh:35
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      GIF_URL=$(curl -sf "https://api.giphy.com/v1/gifs/search?q=…&api_key=…&limit=1&rating=g" \
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url scripts/enrich_note.sh:30
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      GIF_URL=$(curl -sf "https://tenor.googleapis.com/v2/search?q=…&key=…&limit=1&media_filter=gif" \
      заглушка
    • низкая Утечка данных net-credential-use scripts/enrich_note.sh:30
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис)
      GIF_URL=$(curl -sf "https://tenor.googleapis.com/v2/search?q=…&key=…&limit=1&media_filter=gif" \
      известный сервис
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url scripts/enrich_note.sh:35
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      GIF_URL=$(curl -sf "https://api.giphy.com/v1/gifs/search?q=…&api_key=…&limit=1&rating=g" \
      заглушка

    Просканировано файлов: 4. 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 52/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (research-assistant) не совпадает с папкой (bear-gif-enricher)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 268 токенов

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 267 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is mostly coherent, but it can persistently edit Bear notes in bulk and its completion-tag step appears to create a new Bear note instead of updating the original.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.