SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF setup-gbrain

Настройте gbrain для этого агента кодирования: установите CLI, инициализируйте локальный мозг PGLite или Supabase, зарегистрируйте MCP, захватите локальную политику доверия для удаленных подключений. (gstack)

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Set up gbrain for this coding agent: install the CLI, initialize a loc…»

Set up gbrain for this coding agent: install the CLI, initialize a local PGLite or Supabase brain, register MCP, capture per-remote trust policy. (gstack)

Lord1Egypt/RA-Skills Agent Skills автор: Lord1Egypt 2 файла тело ≈ 22 378 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Настройте gbrain для этого агента кодирования: установите CLI, инициализируйте локальный мозг PGLite или Supabase, зарегистрируйте MCP, захватите локальную…

Как процесс F 49/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/question-registry.ts

ПроцедураSupabaseИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Hermes Agent Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
68/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
80
Качество 40%
50
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
49/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/question-registry.ts
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Стоимость исполнения вес 6
10
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • средняя Широкие права meta-agent-memory-dump memory.md
    В скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (1) — похоже на дамп с личными данными или токенами
    memory.md
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Bash Read Write Edit Glob Grep AskUserQuestion
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:1779
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    projects=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $SUPABASE_ACCESS_TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:1791
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -X DELETE -H "Authorization: Bearer $SUPABASE_ACCESS_TOKEN" \

Просканировано файлов: 2. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 22378 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/question-registry.ts
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "preamble-tier"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/question-registry.ts
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/question-registry.ts
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 22378 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (setup-gbrain) не совпадает с папкой (garrytan_gstack_setup-gbrain)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 112
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 39, есть раздел про ошибки
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 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: 38. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
  • low Ответ описан самодельной разметкой (23 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • -223 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 154 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 61 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 112 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (58 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 50.