BC ai-vulnerability-tracker
Трекер уязвимостей ИИ — поиск уязвимостей, связанных с ИИ (внедрение подсказок, обход защиты подсказок и т. д.), в GitHub и WeChat за последний месяц с отправкой в таблицу Feishu. Поддерживает дедупликацию и перевод. Ключевые слова для поиска: prompt injection, prompt jailbreak, LLM vulnerability, AI security, adversarial prompt, jailbreak attack Источники данных: - GitHub: последние коммиты безопасности за месяц - WeChat: статьи, связанные с безопасностью ИИ Как использовать: - Запустите навык для однократного поиска и отправки - Настройте cron для периодического выполнения
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 漏洞追踪器 - 在 GitHub 和微信公众号搜索近一个月的 AI 相关漏洞（提示词注入、提示词越狱等），并推送到飞书表格。支持去重和…»
AI 漏洞追踪器 - 在 GitHub 和微信公众号搜索近一个月的 AI 相关漏洞（提示词注入、提示词越狱等），并推送到飞书表格。支持去重和翻译。 搜索关键字: prompt injection, prompt jailbreak, LLM vulnerability, AI security, adversarial prompt, jailbreak attack 数据源: - GitHub: 最近一个月的安全漏洞提交 - 微信公众号: AI 安全相关文章 使用方式: - 运行技能执行一次搜索和推送 - 配置 cron 进行定时执行
Трекер уязвимостей ИИ — поиск уязвимостей, связанных с ИИ (внедрение подсказок, обход защиты подсказок и т.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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-tokenindex.js:17Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)appSecret: process.env.FEISHU_APP_SECRET || 'aaMN…j5u',
в кавычках
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 29
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 262 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 274 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.