SKILLEMALL.ai

AB clawsec-scanner

Автоматизированный сканер уязвимостей для платформ агентов. Выполняет сканирование зависимостей (npm audit, pip-audit), многобазовый поиск CVE (OSV, NVD, GitHub Advisory), анализ SAST (Semgrep, Bandit) и тестирование выполнения хуков DAST, специфичных для агента, для хуков OpenClaw.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automated vulnerability scanner for agent platforms. Performs dependen…»

Automated vulnerability scanner for agent platforms. Performs dependency scanning (npm audit, pip-audit), multi-database CVE lookup (OSV, NVD, GitHub Advisory), SAST analysis (Semgrep, Bandit), and agent-specific DAST hook execution testing for OpenClaw hooks.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 22 файла · 1 скрипт тело ≈ 3 972 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Автоматизированный сканер уязвимостей для платформ агентов.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск

АнализаторGitHubРазработкаБезопасностьИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
50
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:136
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    MCow…XJX+GYGv…m6A=

Просканировано файлов: 16. 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"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "clawdis"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 444): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 107
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3972 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 260 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 107 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)
  • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.