SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC scout

Находит и ПРОВЕРЯЕТ ценные внешние медиа (музыку, высококачественные реальные фото/видео) и последний актуальный статус, которые не были охвачены фоновым сканированием Детектива. Каждый актив несёт проверенную лицензию + блок идентификации; ничего нелицензированного или неправильно идентифицированного не передаётся дальше. Выводит scout.json (sct_xx) после Детектива, перед анализом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Source and VERIFY rich external media (music, high-value real photos/v…»

Source and VERIFY rich external media (music, high-value real photos/video) and the latest live status that the Detective's background pass didn't cover. Every asset carries a checked license + identity block; nothing unlicensed or misidentified passes downstream. Outputs scout.json (sct_xx) after the Detective, before analysis.

QinghongLin/data2story-skill Claude Code автор: QinghongLin 8 файлов · 3 скрипта тело ≈ 6 940 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Находит и ПРОВЕРЯЕТ ценные внешние медиа (музыку, высококачественные реальные фото/видео) и последний актуальный статус, которые не были охвачены фоновым…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../references/topic_profile.json, ../detective/references/instance_verification.json, assets/scout_*

АнализаторМедиа и видеотип 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
C
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
56
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../references/topic_profile.json, ../detective/references/instance_verification.json, assets/scout_*
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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.

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash(*)
    allowed-tools: Bash(*) Read Write Glob Grep WebSearch WebFetch

Просканировано файлов: 8. 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 ≈ 6940 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../references/topic_profile.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../detective/references/instance_verification.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/scout_*

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../references/topic_profile.json, ../detective/references/instance_verification.json, assets/scout_*
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): ../references/topic_profile.json, ../detective/references/instance_verification.json, assets/scout_*
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 16, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6940 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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 Ответ описан самодельной разметкой (13 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 330 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.