SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB google-tasks

Получение, отображение, создание и удаление Google Задач с помощью Google Tasks API. Используйте, когда пользователь просит проверить, просмотреть, перечислить, получить, добавить, создать, удалить или удалить свои Google Задачи, списки дел или элементы задач. Автоматически обрабатывает аутентификацию OAuth с помощью скрипта bash с curl и jq.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch, display, create, and delete Google Tasks using the Google Tasks…»

Fetch, display, create, and delete Google Tasks using the Google Tasks API. Use when the user asks to check, view, list, get, add, create, remove, or delete their Google Tasks, to-do lists, or task items. Handles OAuth authentication automatically using bash script with curl and jq.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 13 файлов · 5 скриптов тело ≈ 759 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Получение, отображение, создание и удаление Google Задач с помощью Google Tasks API.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторДанные и аналитикаРазработкаЛичная продуктивностьтип 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
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
75
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
50
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

    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 scripts/create_task.sh:64
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      LISTS=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $ACCESS_TOKEN" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/delete_task.sh:38
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      LISTS=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $ACCESS_TOKEN" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/delete_task.sh:61
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      TASKS=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $ACCESS_TOKEN" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/get_tasks.sh:28
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      LISTS=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $ACCESS_TOKEN" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/get_tasks.sh:49
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      TASKS=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $ACCESS_TOKEN" \

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

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 759 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)
    • -34 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 283 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.