SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC moltflow-onboarding

Проверка состояния учетной записи в режиме только для чтения и отчет о возможностях роста для автоматизации WhatsApp MoltFlow. Получает метаданные учетной записи (количество, временные метки, членство в группах) и представляет результаты. Используйте при: онбординге, настройке, начале работы, росте, оптимизации, брифинге, обзоре учетной записи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read-only account health check and growth opportunity report for MoltF…»

Read-only account health check and growth opportunity report for MoltFlow WhatsApp automation. Fetches account metadata (counts, timestamps, group membership) and presents findings. Use when: onboarding, setup, getting started, growth, optimize, briefing, account review.

modbender/skill-library-mcp Claude Code автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 1 424 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Проверка состояния учетной записи в режиме только для чтения и отчет о возможностях роста для автоматизации WhatsApp MoltFlow.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

АнализаторWhatsAppДанные и аналитикатип 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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:51
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      Gather data from these read-only endpoints. All are `GET` requests authenticated via `X-API-Key: $MOLTFLOW_API_KEY` header. Base URL: `https://apiv…app/api/v2`.
      в кавычках

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "risk"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requiredEnv"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "primaryEnv"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 19, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1424 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 271 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.