SKILLEMALL.ai

AC linkedin-connect

Отправляйте запросы на подключение в LinkedIn списку людей с помощью автоматизации браузера и отслеживайте статус в файле CSV/TSV. Используйте, когда пользователь хочет массово подключиться к списку людей в LinkedIn (основатели, спикеры, лиды и т. д.) из электронной таблицы или списка, содержащего URL-адреса профилей LinkedIn. Обрабатывает кнопку «Подключиться», профили в режиме «Подписаться», обнаружение уже подключенных, резервный вариант для устаревших URL-адресов через поиск LinkedIn и Google, а также инкрементное отслеживание статуса.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Send LinkedIn connection requests to a list of people via browser auto…»

Send LinkedIn connection requests to a list of people via browser automation and track status in a CSV/TSV file. Use when the user wants to bulk-connect with a list of people on LinkedIn (founders, speakers, leads, etc.) from a spreadsheet or list containing LinkedIn profile URLs. Handles Connect button, Follow-mode profiles, already-connected detection, stale URL fallback via LinkedIn search and Google search, and incremental status tracking.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 1 578 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Отправляйте запросы на подключение в LinkedIn списку людей с помощью автоматизации браузера и отслеживайте статус в файле CSV/TSV.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

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

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (linkedin-connect) не совпадает с папкой (linkedin-bulk-connect)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 30
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1578 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 447 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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