SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD evolution-api-v2

Полная автоматизация WhatsApp через Evolution API v2.3 — экземпляры, сообщения (текст/медиа/опросы/списки/кнопки/статус), группы, метки, чат-боты (Typebot/OpenAI/Dify/Flowise/N8N/EvoAI), вебхуки, прокси, S3-хранилище и интеграция с Chatwoot

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Complete WhatsApp automation via Evolution API v2.3 - instances, messa…»

Complete WhatsApp automation via Evolution API v2.3 - instances, messages (text/media/polls/lists/buttons/status), groups, labels, chatbots (Typebot/OpenAI/Dify/Flowise/N8N/EvoAI), webhooks, proxy, S3 storage, and Chatwoot integration

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 8 929 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Полная автоматизация WhatsApp через Evolution API v2.3 — экземпляры, сообщения (текст/медиа/опросы/списки/кнопки/статус), группы, метки, чат-боты…

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияWhatsAppZapierПоддержка клиентовРазработкатип 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
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:147
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    "url": "https://webhook.site/your-id",
    заглушка
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:934
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    "url": "https://webhook.site/your-id",
    заглушка

Просканировано файлов: 1. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8929 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

  • 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: 46, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (evolution-api-v2) не совпадает с папкой (evolution-api)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8929 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 42
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 234 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 128 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
  • +4Есть примеры (101 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.