SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD zoho-crm

Интеграция Zoho CRM API с управляемым OAuth. Управление лидами, контактами, учетными записями, сделками и другими записями CRM. Используйте этот навык, когда пользователи хотят читать, создавать, обновлять или удалять записи CRM, искать контакты, управлять конвейерами продаж, получать доступ к настройкам организации, управлять пользователями или извлекать метаданные модуля в Zoho CRM. Для других сторонних приложений используйте навык api-gateway (https://clawhub.ai/byungkyu/api-gateway). Требуется доступ к сети и действительный ключ API Maton.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Zoho CRM API integration with managed OAuth. Manage leads, contacts, a…»

Zoho CRM API integration with managed OAuth. Manage leads, contacts, accounts, deals, and other CRM records. Use this skill when users want to read, create, update, or delete CRM records, search contacts, manage sales pipelines, access organization settings, manage users, or retrieve module metadata in Zoho CRM. For other third party apps, use the api-gateway skill (https://clawhub.ai/byungkyu/api-gateway). Requires network access and valid Maton API key.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 7 101 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Интеграция Zoho CRM API с управляемым OAuth.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияПродажи и CRMРазработкатип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
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

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:998
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    - IMPORTANT: When piping curl output to `jq` or other commands, environment variables like `$MATON_API_KEY` may not expand correctly in some shell environments

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7101 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, 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
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7101 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 40
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 459 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
  • +4Есть примеры (63 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.