SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD firehose-api

Firehose отслеживает веб в реальном времени — вы создаете правила (запросы Lucene), и каждая просканированная страница, соответствующая правилам, доставляется через поток SSE. Используйте для работы с Firehose API или firehose.com — управление подключениями (taps), написание правил и запросов на совпадение, или потребление потока совпадений SSE.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Firehose monitors the web in real-time — you create rules (Lucene quer…»

Firehose monitors the web in real-time — you create rules (Lucene queries), and every crawled page that matches gets delivered via an SSE stream. Use for work on the Firehose API or firehose.com — managing taps, writing rules and match queries, or consuming the SSE match stream.

ClawHub Agent Skills автор: Tianyi Song v2.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 000 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Firehose отслеживает веб в реальном времени — вы создаете правила (запросы Lucene), и каждая просканированная страница, соответствующая правилам, доставляется…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияДанные и аналитикаТексты и документытип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
88
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
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

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 SKILL.md:99
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -X POST -H "Authorization: Bearer $FIREHOSE_MANAGEMENT_KEY" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:104
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -X POST -H "Authorization: Bearer $FIREHOSE_TAP_TOKEN" \
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:107
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $FIREHOSE_TAP_TOKEN" https://api.firehose.com/v1/rules
      vendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:110
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -N -H "Authorization: Bearer $FIREHOSE_TAP_TOKEN" https://api.firehose.com/v1/stream
      vendor-host

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 30, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 34
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3000 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 279 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation-only Firehose API helper that transparently uses Firehose credentials for expected tap, rule, and streaming operations.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.