SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC veille

Агрегатор RSS-каналов, движок дедупликации, оценка LLM и диспетчер вывода для агентов OpenClaw. Используйте для: получения последних статей из настроенных источников, фильтрации уже просмотренных URL, дедупликации по теме, оценки с помощью LLM, отправки дайджестов в Telegram/email/Nextcloud/файл. Расширен за счет почтового клиента (вывод email) и nextcloud-files (облачное хранилище).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«RSS feed aggregator, deduplication engine, LLM scoring, and output dis…»

RSS feed aggregator, deduplication engine, LLM scoring, and output dispatcher for OpenClaw agents. Use when: fetching recent articles from configured sources, filtering already-seen URLs, deduplicating by topic, scoring with LLM, dispatching digests to Telegram/email/Nextcloud/file. Enhanced by mail-client (email output) and nextcloud-files (cloud storage).

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 14 файлов тело ≈ 3 312 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Агрегатор RSS-каналов, движок дедупликации, оценка LLM и диспетчер вывода для агентов OpenClaw.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураTelegramИИ 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
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • средняя Опасные команды cmd-autorun-instruction references/troubleshooting.md:57
      Инструкция автоматически запускать скрипт в каждой сессии
      **Fix:** Always run `veille.py` with its full path, or from the `scripts/` directory:
    • низкая Утечка данных exfil-webhook-url scripts/dispatch.py:493
      URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
      f"https://api.telegram.org/bot{token}/sendMessage",
      vendor-hostв кавычках

    Просканировано файлов: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "ontology"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 50, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3312 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
    • -34 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 359 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 38 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (25 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.