SKILLEMALL.ai

AC odata-service

Работайте с полным стандартизированным протоколом OData v4.0 и v4.01: обнаруживайте модели и возможности; запрашивайте и отслеживайте данные; создавайте, обновляйте, обновляйте или удаляйте сущности; управляйте отношениями и потоками; вызывайте функции и действия; используйте пакетные или асинхронные запросы. Используйте для интеграции или эксплуатации любых сервисов OData v4, кроме только чтения. Требует явного разрешения пользователя перед запросами, изменяющими состояние.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Work with the complete standards-based OData v4.0 and v4.01 protocol:…»

Work with the complete standards-based OData v4.0 and v4.01 protocol: discover models and capabilities; query and track data; create, update, upsert, and delete entities; manage relationships and streams; invoke functions and actions; and use batch or asynchronous requests. Use for integrating or operating any OData v4 service beyond read-only querying. Requires explicit user authorization before state-changing requests.

ClawHub Agent Skills автор: 孙灿阳 v1.0.0 MIT-0 14 файлов тело ≈ 1 317 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Работайте с полным стандартизированным протоколом OData v4.0 и v4.01: обнаруживайте модели и возможности; запрашивайте и отслеживайте данные; создавайте…

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

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 12. 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 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1317 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
    • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 424 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is mostly coherent for OData work, but it ships unnecessary Python bytecode that should be reviewed or removed before installation.
    LLM: suspicious (medium) · 3 сент. 2026 г.