SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD joplin-api

Запрос и управление заметками, блокнотами, тегами через Joplin Data API (Clipper Server). Поддерживает локальное прямое подключение и удаленный режим через SSH. Включает все операции чтения/записи/удаления, запись/удаление требуют подтверждения пользователя. Триггеры: «проверить Joplin», «заметки Joplin», «joplin search», «create note in joplin» и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过 Joplin Data API（Clipper Server）查询和管理笔记、笔记本、标签。支持本地直连和 SSH 远程两种模式。包含…»

通过 Joplin Data API（Clipper Server）查询和管理笔记、笔记本、标签。支持本地直连和 SSH 远程两种模式。包含读写删全部操作，写/删需用户确认。触发词："查 Joplin"、"Joplin 笔记"、"joplin search"、"create note in joplin" 等。

ClawHub Agent Skills автор: yangyangupday v1.4.1 MIT-0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 267 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Запрос и управление заметками, блокнотами, тегами через Joplin Data API (Clipper Server).

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url references/api-docs.md:178
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
    "http://loca…184/resources?token=…"
    заглушка
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url references/api-docs.md:186
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
    "http://loca…184/resources/RESOURCE_ID?token=…"
    заглушка
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url references/api-docs.md:193
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
    "http://loca…184/resources/RESOURCE_ID?token=…"
    заглушка
  • низкая Утечка данных read-dotenv scripts/joplin.py:24
    Чтение файла .env (в кавычках — упоминание, а не команда)
    print(f"Error: {path} not found. Copy .env.example to .env and set api_token.", file=sys.stderr)
    в кавычках
  • низкая Утечка данных read-dotenv scripts/joplin.sh:13
    Чтение файла .env (в кавычках — упоминание, а не команда)
    echo "Error: $ENV_FILE not found. Copy .env.example to .env and set api_token." >&2
    в кавычках
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:24
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env

Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (joplin-api) не совпадает с папкой (joplin-api-china)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 33
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1267 токенов
  • low Ответ описан самодельной разметкой (8 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 156 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Joplin note-management skill with sensitive but purpose-aligned read, write, delete, token, and optional SSH behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 22 июн. 2026 г.