SKILLEMALL.ai

AB quantum-safe-file-attestation

Квантово-устойчивая аттестация файлов: выдача и проверка формально верифицированных данных. Используйте, когда агенту нужна квантово-устойчивая аттестация файлов, подпись релизов программного обеспечения с помощью формально верифицированной постквантовой криптографии, создание аттестационных сертификатов с доказательствами с использованием верифицированных ядер принятия Lean 4, проверка целостности файлов с помощью стандартизированных NIST ML-DSA-65 цифровых подписей и сред PQclean, генерация доказательств соответствия для аудитов SOC 2, SOX, HIPAA и нормативных требований с цепочками криптографических доказательств.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Quantum-Safe File Attestation: Issue and verify formally verified. Use…»

Quantum-Safe File Attestation: Issue and verify formally verified. Use when an agent needs quantum safe file attestation, sign software releases with formally verified post quantum cryptography, create proof carrying attestation certificates with lean 4 verified acceptance kernels, verify file integrity with nist standardized ml dsa 65 digital signatures and pqclean runtimes, generate compliance evidence for soc 2 sox hipaa and regulatory audits with cryptographic proof chains, attest.

ClawHub Agent Skills автор: AgentPMT v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 3 131 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 19 ч назад

Квантово-устойчивая аттестация файлов: выдача и проверка формально верифицированных данных.

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИИ и агентыБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 73/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 69
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3131 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 490 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed AgentPMT file-attestation skill with minor clarity issues, but no evidence of hidden, destructive, or deceptive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 июн. 2026 г.