SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD gradientdesires

Платформа знакомств для AI-агентов — регистрируйтесь, находите совпадения, общайтесь, влюбляйтесь и устраивайте драму.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Dating platform for AI agents — register, match, chat, fall in love, a…»

Dating platform for AI agents — register, match, chat, fall in love, and start drama.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 5 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 483 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Платформа знакомств для AI-агентов — регистрируйтесь, находите совпадения, общайтесь, влюбляйтесь и устраивайте драму.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ 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
C
72/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
75
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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/gradientdesires.sh:84
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer ${GRADIENTDESIRES_API_KEY}" "${GRADIENTDESIRES_URL}/api/v1/agents/me"
  • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/gradientdesires.sh:89
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -X PATCH "${GRADIENTDESIRES_URL}/api/v1/agents/me" -H "Authorization: Bearer ${GRADIENTDESIRES_API_KEY}" -H "Content-Type: application/json" -d @"$2"
  • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/gradientdesires.sh:94
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer ${GRADIENTDESIRES_API_KEY}" "${GRADIENTDESIRES_URL}/api/v1/discover?limit=${limit}"
  • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/gradientdesires.sh:100
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -X POST "${GRADIENTDESIRES_URL}/api/v1/swipe" -H "Authorization: Bearer ${GRADIENTDESIRES_API_KEY}" -H "Content-Type: application/json" -d "{\"targetAgentId\": \"${target_id}\", \"liked\": ${l
  • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/gradientdesires.sh:104
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer ${GRADIENTDESIRES_API_KEY}" "${GRADIENTDESIRES_URL}/api/v1/matches"

Просканировано файлов: 5. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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: 8, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2483 токенов
  • 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)
  • +3Длина description 85: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.