SKILLEMALL.ai

BC 1panel-appstore-skills

Создавайте пакеты установки 1Panel appstore/local-app для Docker-приложений из официальных репозиториев, Docker-образов, файлов docker-compose.yml или подготовленного спецификатора приложения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create 1Panel appstore/local-app installation packages for Dockerized…»

Create 1Panel appstore/local-app installation packages for Dockerized applications from official repositories, Docker images, docker-compose.yml files, or a prepared app spec.

ClawHub Agent Skills автор: 1Panel v1.0.0 MIT-0 12 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 555 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Создавайте пакеты установки 1Panel appstore/local-app для Docker-приложений из официальных репозиториев, Docker-образов, файлов docker-compose.yml или…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/init.sh

ГенераторDockerИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/init.sh
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. 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
  • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/generate_app_package.py:99
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "iVBO…mP8/x8AAwMCAO+/p9sA…YII="
    в кавычках

Просканировано файлов: 12. 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 missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/init.sh

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/init.sh
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/init.sh
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (1panel-appstore-skills) не совпадает с папкой (1panel-appstore)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 48
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1555 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 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 175 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent 1Panel package generator, but its generated packages can include under-validated executable init scripts and YAML produced from untrusted spec fields.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 16 сент. 2026 г.