SKILLEMALL.ai

BC curviate-network

Развивайте и управляйте сетью LinkedIn с помощью Curviate CLI. Охватывает `connect` (отправить с заметкой, отправленные, полученные, принять, отклонить, отменить), `profile follow`/`unfollow`, `profile relations`, `profile followers` и `profile following`, сигнал дедупликации для цикла подключений и задержку распространения приглашений. Используйте при отправке или отзыве запросов на подключение, сортировке полученных приглашений, подписке на участника или перечислении контактов и подписчиков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Grow and manage a LinkedIn network with the Curviate CLI. Covers `conn…»

Grow and manage a LinkedIn network with the Curviate CLI. Covers `connect` (send with a note, sent, received, accept, decline, cancel), `profile follow`/`unfollow`, `profile relations`, `profile followers` and `profile following`, the de-duplication signal for a connect loop, and the invitation propagation delay. Use when sending or withdrawing connection requests, triaging received invitations, following a member, or listing connections and followers.

davila7/claude-code-templates Agent Skills автор: davila7 MIT 1 файл тело ≈ 2 470 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Развивайте и управляйте сетью LinkedIn с помощью Curviate CLI.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентыПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 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
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2470 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 456 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.