SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB xpoz-setup

Настройте и аутентифицируйте сервер Xpoz MCP для анализа социальных сетей. Требуется для всех навыков Xpoz. Обрабатывает конфигурацию сервера, вход через OAuth и проверку соединения с минимальным участием пользователя.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Set up and authenticate the Xpoz MCP server for social media intellige…»

Set up and authenticate the Xpoz MCP server for social media intelligence. Required by all Xpoz skills. Handles server configuration, OAuth login, and connection verification with minimal user interaction.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла · 1 скрипт тело ≈ 2 193 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Настройте и аутентифицируйте сервер Xpoz MCP для анализа социальных сетей.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается

ИнтеграцияИИ 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Входы и предусловия вес 11
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 22, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2193 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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 205 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.