FD common
Общие файлы поддержки ModelOpt. Используйте только тогда, когда другой навык ModelOpt направляет вас сюда.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Shared ModelOpt support files. Use only when another ModelOpt skill di…»
Shared ModelOpt support files. Use only when another ModelOpt skill directs you here.
Общие файлы поддержки ModelOpt.
Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
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».
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
- Уберите критические находки guard (секреты, опасные команды, скрытые инструкции): пока они есть, скилл заблокирован и не может получить оценку выше F.
- 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 · 2
-
критично Опасные команды
cmd-encoded-execremote_exec.sh:356Выполнение закодированного (base64) кода (в кавычках — упоминание, а не команда)result=$(eval "$(_ssh_base_cmd)" "'echo $encoded | base64 -d | bash'" 2>&1) && rc=$? || rc=$?
в кавычках -
высокая Утечка данных
exfil-read-secret-filesslurm-setup.md:248Чтение файлов с учётными данными / секретамиcat ~/.docker/config.json 2>/dev/null | python3 -c "import json,sys; print('\n'.join(json.load(sys.stdin).get('auths', {}).keys()))"
Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 38 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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)
- +3Длина description 85: рекомендуется 120–800 символов
- +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- -15Тело SKILL.md короче 300 символов: скилл почти пустой
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 55.