Calendly

v1.0.4

Calendly 集成。管理用户。在用户希望与 Calendly 数据交互时使用。

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by @gora050 (Vlad Ursul)

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high confidence

该技能内部一致：描述了一个 Calendly 集成，其指令始终使用 Membrane CLI 连接 Calendly；不会索要无关凭据或执行意外操作，但依赖第三方服务 Membrane 及全局 npm install，用户需自行信任。

评估建议

This 技能 looks coherent for integrating Calendly via the Membrane product, but before 安装ing or using it: (1) 验证 you trust Membrane/获取membrane.com and review the @membranehq/命令行工具 npm package (source repo, mAIntAIners, recent activity) because the 命令行工具 will mediate Calendly authentication and will 运行 locally if 安装ed globally. (2) Expect to perform interactive authentication (open a browser or paste an auth code); never paste 凭证s into untrusted prompts. (3) If you operate under strict org policy, ...

详细分析 ▾

✓ 用途与能力

The name/description (Calendly integration) matches the instructions, which use the Membrane 命令行工具 to 创建 connections and call Calendly-related actions. Required capabilities (network 访问 and a Membrane account) are consistent with the 状态d purpose.

ℹ 指令范围

技能.md instructs the 代理/user to 安装 and 运行 the Membrane 命令行工具, 认证 via browser/authorization URL, 创建/ensure connections, poll connection 状态, and 列出/运行 Calendly-related actions. It does not instruct reading unrelated 系统 files or 环境 variables. Be aware the flow requires the user to complete interactive authentication (or paste codes) — a potential social-engineering surface if an 代理 asks the user to reveal codes.

ℹ 安装机制

There is no automated 安装 spec in the registry; the 技能 asks the user to 运行 `npm 安装 -g @membranehq/命令行工具@latest`. 安装ing a global npm package 运行s arbitrary third-party code and is a moderate risk; the package is on the public npm registry (not a random URL), which is expected for this 工作流 but worth reviewing before 安装ing.

⚠ 凭证需求

The 技能 declares no required 环境 variables, but it does require a Membrane account and that the user 认证 via the Membrane 命令行工具. This means Calendly 凭证s/访问 will be mediated through the Membrane 平台 and its 命令行工具; users should confirm they trust that third party with their Calendly/organization data. The registry metadata does not explicitly call out the external account requirement, which is present in 技能.md.

✓ 持久化与权限

The 技能 is not marked always:true and is user-invocable; it does not 请求 to modify other 技能s or 系统-wide 设置tings. Autonomy (模型 invocation) is allowed by default but not combined with any elevated persistent privileges.

安全有层次，运行前请审查代码。

运行时依赖

无特殊依赖

安装命令

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官方npx clawhub@latest install integrate-calendly

镜像加速npx clawhub@latest install integrate-calendly --registry https://cn.longxiaskill.com 镜像可用

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技能文档

Calendly Calendly 是一款自动化排程工具，可消除来回确认会议时间的麻烦。用户只需共享空闲时段，他人即可直接预约到其日历中。销售团队和客户成功经理常用它来安排演示和会议。官方文档：https://developer.calendly.com/

Calendly 概览 Event Invitee User Scheduling Link 按需使用动作名称与参数。

使用 Calendly 本技能通过 Membrane CLI 与 Calendly 交互。Membrane 自动处理身份验证与凭证刷新，让你专注集成逻辑，而非鉴权细节。

安装 CLI 全局安装 Membrane CLI，以便在终端运行 membrane： npm install -g @membranehq/cli@latest

身份验证 membrane login --tenant --clientName= 若支持交互模式，将自动打开浏览器；否则在控制台打印授权 URL。无头环境：命令会输出授权 URL，请用户手动打开。登录完成后看到验证码，执行： membrane login complete 任意命令后加 --json 可输出机器可读 JSON。

Agent 类型：claude、openclaw、codex、warp、windsurf 等，用于优化工具以适配你的 harness。

连接 Calendly 使用 membrane connection ensure 通过应用 URL 或域名查找或创建连接： membrane connection ensure "https://calendly.com/" --json 用户在浏览器完成认证，输出包含新连接 id，这是最快获取连接的方式。URL 会被规范化为域名并与已知应用匹配；若未找到，则自动创建应用并构建连接器。

若返回连接状态为 "READY"，直接跳到步骤 2。

1b. 等待连接就绪若状态为 BUILDING，轮询直至就绪： npx @membranehq/cli connection get --wait --json --wait 最长轮询 --timeout 秒（默认 30），直到状态变化。持续轮询直到状态不再是 BUILDING。结果状态说明： READY — 连接已就绪，跳到步骤 2。 CLIENT_ACTION_REQUIRED — 用户或 agent 需操作。clientAction 对象描述所需动作： clientAction.type — 动作类型："connect"（需认证）或 "provide-input"（需补充信息）。 clientAction.description — 人类可读说明。 clientAction.uiUrl（可选）— 预构建 UI 地址，可展示给用户。 clientAction.agentInstructions（可选）— 给 AI agent 的编程指令。用户完成动作后，再次执行 membrane connection get --json 检查状态是否变为 READY。 CONFIGURATION_ERROR 或 SETUP_FAILED — 出错，查看 error 字段。

搜索动作用自然语言描述需求并搜索： membrane action list --connectionId=CONNECTION_ID --intent "QUERY" --limit 10 --json 务必在特定连接上下文中搜索。结果包含 id、name、description、inputSchema、outputSchema。

运行时依赖

安装命令

技能文档

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