SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB security-review

Проверяет код на наличие уязвимостей — границы доверия, аутентификацию/авторизацию, инъекции, утечки секретов, доступ к файловой системе и сети, риски зависимостей. Используйте, когда пользователь запрашивает проверку безопасности, аудит или поиск уязвимостей в конкретном коде. Не для общего ревью кода, линтинга или оформления документов о соответствии требованиям.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Review a change, module, or surface for exploitable defects — trust bo…»

Review a change, module, or surface for exploitable defects — trust boundaries, authn/authz, injection, secret exposure, filesystem and network reach, dependency risk. Use when the user asks for a security review, audit, or vulnerability check of concrete code. Not for general code review, lint, or compliance paperwork.

Hmbown/DeepSeek-TUI Agent Skills автор: codewhale-hq MIT 1 файл тело ≈ 747 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Проверяет код на наличие уязвимостей — границы доверия, аутентификацию/авторизацию, инъекции, утечки секретов, доступ к файловой системе и сети, риски…

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

АнализаторРазработкаБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
50
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "invocation"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 747 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 321 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.