SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD phy-concurrency-audit

Аудитор статической конкурентности и состояний гонки для Go, Java, Python, Node.js/TypeScript. Обнаруживает мутации общих состояний без блокировок (гонки map в Go, неатомарные инкременты в Java, общие списки в потоках/asyncio Python), шаблоны TOCTOU (время проверки — время использования) во всех языках, копирование sync.Mutex по значению, добавление WaitGroup.Add внутри горутин, SimpleDateFormat как поле экземпляра, двойную проверку блокировки без volatile, общие состояния asyncio без Lock. Сопоставляет находки с CWE-362 (состояние гонки) и CWE-367 (TOCTOU). Ноль конкурентов на ClawHub — ни одного SKILL.md для аудита конкурентности в 13 700+ файлах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Static concurrency and race-condition auditor for Go, Java, Python, No…»

Static concurrency and race-condition auditor for Go, Java, Python, Node.js/TypeScript. Detects shared-state mutations without locks (Go map races, Java non-atomic increments, Python thread/asyncio shared lists), TOCTOU (time-of-check-time-of-use) patterns across all languages, sync.Mutex copied by value, WaitGroup.Add inside goroutines, SimpleDateFormat as instance field, double-checked locking without volatile, asyncio shared state without Lock. Maps findings to CWE-362 (race condition) and CWE-367 (TOCTOU). Zero competitors on ClawHub — not a single concurrency-audit SKILL.md in 13,700+ files.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 2 файла тело ≈ 5 471 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Аудитор статической конкурентности и состояний гонки для Go, Java, Python, Node.js/TypeScript. Обнаруживает мутации общих состояний без блокировок (гонки map…

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторЛюди и наймтип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:28
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - **Security impact**: TOCTOU races in file ops enable symlink attacks and privilege escalation (CWE-367)

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5471 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 35): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5471 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

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 603 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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