SKILLEMALL.ai

BB ai-sentinel

Обнаружение инъекций промптов и сканирование безопасности для агентов OpenClaw. Устанавливает плагин ai-sentinel через OpenClaw CLI, настраивает параметры плагина и предлагает локальную (Community) или удаленную (Pro) классификацию с отчетностью на панели управления. Все изменения конфигурации требуют явного подтверждения пользователя.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Prompt injection detection and security scanning for OpenClaw agents.…»

Prompt injection detection and security scanning for OpenClaw agents. Installs the ai-sentinel plugin via OpenClaw CLI, configures plugin settings, and offers local (Community) or remote (Pro) classification with dashboard reporting. All configuration changes require explicit user confirmation.

ClawHub Agent Skills автор: amandiwakar v0.2.2 MIT-0 4 файла тело ≈ 3 317 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Обнаружение инъекций промптов и сканирование безопасности для агентов OpenClaw.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторДанные и аналитикаИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 4. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "optional-env"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires-config"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "installs-packages"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "writes-files"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "external-services"

Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, write), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 43
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 10, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3317 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 295 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill is a disclosed setup wizard for a prompt-injection scanning plugin, with sensitive Pro-mode behavior gated by user choices and confirmations.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 28 авг. 2026 г.