SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC rocketchat

Командный мессенджер Rocket.Chat — каналы, сообщения, пользователи, интеграции через REST API

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Rocket.Chat team messaging - channels, messages, users, integrations v…»

Rocket.Chat team messaging - channels, messages, users, integrations via REST API

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 1 792 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Командный мессенджер Rocket.Chat — каналы, сообщения, пользователи, интеграции через REST API

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияДанные 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
C
73/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
75
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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 SKILL.md:62
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "X-Auth-Token: $RC_TOKEN" -H "X-User-Id: $RC_USER_ID" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:66
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "X-Auth-Token: $RC_TOKEN" -H "X-User-Id: $RC_USER_ID" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:70
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "X-Auth-Token: $RC_TOKEN" -H "X-User-Id: $RC_USER_ID" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:74
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -X POST -H "X-Auth-Token: $RC_TOKEN" -H "X-User-Id: $RC_USER_ID" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:80
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -X POST -H "X-Auth-Token: $RC_TOKEN" -H "X-User-Id: $RC_USER_ID" \

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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1792 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
  • +3Длина description 81: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.