SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC safeclaw-proxy

Установка и проверка прокси безопасности SafeClaw для OpenClaw и других клиентов, совместимых с OpenAI. Используйте при настройке локального или размещенного прокси SafeClaw, маршрутизации трафика модели через него, отладке причин, по которым вызовы не отображаются на панели управления, или адаптации настройки для конфигураций поставщика OpenClaw, models.json агента или клиентов, запускаемых из командной строки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Install and verify the SafeClaw safety proxy for OpenClaw and other Op…»

Install and verify the SafeClaw safety proxy for OpenClaw and other OpenAI-compatible clients. Use when setting up a local or hosted SafeClaw proxy, routing model traffic through it, debugging why calls are not appearing in the dashboard, or adapting setup for OpenClaw provider configs, agent models.json, or shell-launched clients.

ClawHub Agent Skills автор: aceteam-ai v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 889 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Установка и проверка прокси безопасности SafeClaw для OpenClaw и других клиентов, совместимых с OpenAI.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторИИ и агентыИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

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

    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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:251
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      - **401/403**: auth problem for the test curl, not necessarily a broken proxy. If `$OPENAI_API_KEY` is not set, tell the user this is expected and the proxy itself is fine
    • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host SKILL.md:150
      Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      2. Install uv: `curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh`
      в кавычках

    Просканировано файлов: 2. 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 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, read, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 72, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 25, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2889 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 333 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 72 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill appears purpose-aligned, but it gives the agent broad control to reroute model traffic, edit local configs, start background services, and use API keys with limited confirmation safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.