SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD shortcut

Доступ и управление проектами в Shortcut.com (ранее Clubhouse). Используйте, когда пользователь просит: перечислить истории, просмотреть бэклог, найти задачи, проверить эпики, обновить статус истории, создать истории или эпики, добавить комментарии, определить зависимости историй или получить/разобрать историю. Ключевые слова триггера: shortcut, story, backlog, sc-XXXX, sprint, epic, ticket.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Access and manage Shortcut.com (formerly Clubhouse) project management…»

Access and manage Shortcut.com (formerly Clubhouse) project management. Use when the user asks to: list stories, view backlog, search issues, check epics, update story state, create stories or epics, add comments, wire story dependencies, or fetch/triage a story. Trigger keywords: shortcut, story, backlog, sc-XXXX, sprint, epic, ticket.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 1 701 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Доступ и управление проектами в Shortcut.com (ранее Clubhouse). Используйте, когда пользователь просит: перечислить истории, просмотреть бэклог, найти задачи…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураОперации и проектытип 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
D
48/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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

    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:53
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -X POST -H "Shortcut-Token: $SHORTCUT_API_TOKEN" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:66
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Shortcut-Token: $SHORTCUT_API_TOKEN" "$BASE/stories/<id>" | \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:73
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Shortcut-Token: $SHORTCUT_API_TOKEN" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:80
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      ME=$(curl -s -H "Shortcut-Token: $SHORTCUT_API_TOKEN" "$BASE/member" | jq -r '.id')
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:81
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Shortcut-Token: $SHORTCUT_API_TOKEN" \

    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 48/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (shortcut) не совпадает с папкой (shortcut-skill)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 5, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1701 токенов
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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 338 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +4Есть примеры (18 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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