SKILLEMALL.ai

DD screenpipe-api

Запрашивает локальные данные пользователя и данные синхронизированных устройств через REST API Screenpipe по адресу localhost:3030 — записи, аудио, интерфейс, встречи, подключенные сервисы и память. Используйте для избранной работы, активности на экране, истории на других устройствах или кросс-устройств, продуктивности, экспорта медиа, подключений, долговременной памяти или для обнаружения и автоматизации сохраненных рабочих процессов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query the user's local and synced-device data via the screenpipe REST…»

Query the user's local and synced-device data via the screenpipe REST API at localhost:3030 — recordings, audio, UI, meetings, connected services, and memory. Use for starred work, screen activity, other-device or cross-device history, productivity, media export, connections, durable memory, or discovering and automating saved workflows.

mediar-ai/screenpipe Agent Skills автор: mediar-ai NOASSERTION 2 файла тело ≈ 11 233 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Запрашивает локальные данные пользователя и данные синхронизированных устройств через REST API Screenpipe по адресу localhost:3030 — записи, аудио, интерфейс…

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url, ~/Documents/q3.md

ИнтеграцияИИ и агентыТексты и документыЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
D
69/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
75
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url, ~/Documents/q3.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:150
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -H "Authorization: Bearer $SCREENPIPE_LOCAL_API_KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:240
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -H "Authorization: Bearer $SCREENPIPE_LOCAL_API_KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:259
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -H "Authorization: Bearer $SCREENPIPE_LOCAL_API_KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:294
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -H "Authorization: Bearer $SCREENPIPE_LOCAL_API_KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:316
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -H "Authorization: Bearer $SCREENPIPE_LOCAL_API_KEY" \

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 11233 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: url
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ~/Documents/q3.md
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 62, 70): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url, ~/Documents/q3.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): url, ~/Documents/q3.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 11233 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 85Шаги. Шагов: 44, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 24. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 339 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
  • +4Есть примеры (23 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.