SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC zeelin-social-watch

Zeelin Social Watch: отслеживает настроения в социальных сетях, актуальные события, рейтинги платформ и данные аккаунтов через открытую платформу GSData. Используйте, когда пользователь запрашивает поиск общественного мнения, актуальные события, рейтинги платформ, данные аккаунтов, запросы данных из Xiaohongshu/Weibo/Douyin и т. д. Триггеры: «gsdata», «智灵», «舆情», «热点», «榜单», «关键词检索», «social watch».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Zeelin Social Watch: monitor social media sentiment, trending events,…»

Zeelin Social Watch: monitor social media sentiment, trending events, platform rankings, and account data via GSData open platform. Use when user asks for 舆情检索、热点事件、平台榜单、账号数据、小红书/微博/抖音等数据查询。 Triggers: "gsdata", "智灵", "舆情", "热点", "榜单", "关键词检索", "social watch".

ClawHub Agent Skills автор: thu-nmrc v0.1.0 4 файла тело ≈ 860 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Zeelin Social Watch: отслеживает настроения в социальных сетях, актуальные события, рейтинги платформ и данные аккаунтов через открытую платформу GSData.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ПроцедураИнфраструктураМаркетингтип 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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
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.

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key gsdata_adapter.py:643
      Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
      API key + configurable base URL from environment
    • низкая Опасные команды cmd-autorun-instruction SKILL.md:30
      Инструкция автоматически запускать скрипт в каждой сессии (в кавычках — упоминание, а не команда)
      *Note: The script and its mapping `gsdata_tool_mapping_v1.json` are bundled in this skill's directory. Always run the script via relative path (`./gsdata_adapter.py`) from this directory.*
      в кавычках

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "env"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 860 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 259 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill mostly matches its GSData social-monitoring purpose, but it includes an undocumented raw API escape hatch and sends authenticated requests over plaintext HTTP by default.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.