SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

FF Echo Sales AI

name: echo-sales-ai description: Комплексный ИИ-ассистент по продажам, который интегрируется с вашей электронной почтой для классификации лидов, интерпретации обратной связи, генерации предложений и управления всем вашим конвейером продаж для...

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«name: echo-sales-ai description: A comprehensive AI sales assistant th…»

name: echo-sales-ai description: A comprehensive AI sales assistant that integrates with your email to classify leads, interpret feedback, generate quotes, and manage your entire sales pipeline for...

Заблокированguard заблокировал скилл: найдены признаки вредоносного поведения
modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 13 файлов тело ≈ 907 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

name: echo-sales-ai description: Комплексный ИИ-ассистент по продажам, который интегрируется с вашей электронной почтой для классификации лидов, интерпретации…

Как процесс F 28/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/agents.md, references/pricing_rules.md, references/crm_schema.md

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентытип 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
F
26/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
9
Качество 40%
51
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/agents.md, references/pricing_rules.md, references/crm_schema.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
Guard заблокировал этот скилл: найдены критические проблемы (см. ниже). Не устанавливайте его, пока автор не исправит.

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Секреты в коде
Если установить

В файлах лежит чужой ключ или токен. Если он живой, ваш агент начнёт ходить в чужие сервисы от чужого имени; если ключ уже отозван, скрипты скилла просто сломаются. Такой ключ мог попасть в скилл вместе с целым рабочим пространством автора, включая личные данные.

Автору

Ключ виден всем, кто скачал скилл, и уже мог быть скопирован ботами, которые сканируют каталоги. Отзовите его сейчас, проверьте счета и логи доступа, а потом перевыпустите.

Как улучшить

  1. Уберите критические находки guard (секреты, опасные команды, скрытые инструкции): пока они есть, скилл заблокирован и не может получить оценку выше F.
  2. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  3. 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 · 3

  • критично Секреты в коде secret-telegram-bot echo-skill/config.yaml:4
    Токен Telegram-бота
    telegram_token: 8117…AFF…
  • критично Секреты в коде secret-openai-key echo-skill/config.yaml:6
    Ключ в формате OpenAI (в кавычках — упоминание, а не команда)
    openai_api_key: "sk-p…2EA" # <-- ADD THIS LI
    в кавычках
Средние и низкие: 1
  • низкая Обфускация obf-base64-blob echo-skill/config.yaml:6
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    openai_api_key: "sk-p…2EA" # <-- ADD THIS LI
    в кавычках

Просканировано файлов: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/agents.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/pricing_rules.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/crm_schema.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/echo-skill/

Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/agents.md, references/pricing_rules.md, references/crm_schema.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): references/agents.md, references/pricing_rules.md, references/crm_schema.md
  • 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: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Echo Sales AI) не совпадает с папкой (echo-sales-ai)
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 907 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 51.