SKILLEMALL.ai

CC research-supervisor-pro

EVE — Постоянный агент по надзору за исследованиями ИИ. Три режима: Автоматический, Полуавтоматический, Ручной. Полный цикл исследований от поиска до готовой к публикации статьи в формате LaTeX.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«EVE — Persistent AI Research Supervisor Agent. Three modes: Auto, Semi…»

EVE — Persistent AI Research Supervisor Agent. Three modes: Auto, Semi-Manual, Manual. Full research lifecycle from search to publication-ready LaTeX paper.

ClawHub Agent Skills автор: amzayn v5.1.0 MIT-0 25 файлов · 1 скрипт тело ≈ 7 769 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

EVE — Постоянный агент по надзору за исследованиями ИИ.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

СправочникLaTeXИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
70/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
77
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Когда включается вес 12
20
Входы и предусловия вес 11
30
Согласованность вес 8
40
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

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 7

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 7
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/build_survey.py:33
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/gap_detector.py:33
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/idea_generator.py:33
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/paper_writer.py:36
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal scripts/build_survey.py:190
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
    api_key     = sys.argv[4] if len(sys.argv) > 4 else None
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal scripts/gap_detector.py:147
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
    api_key    = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else None
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal scripts/idea_generator.py:139
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
    api_key   = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else None

Просканировано файлов: 25. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 3, column 14: description: EVE — Persistent AI Research Supervisor Agent. Three modes: Auto, … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7769 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (research-supervisor-pro) не совпадает с папкой (eve-research-supervisor-pro)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7769 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 81
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 19. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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)
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -237 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -32 из 18 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 156 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 60 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 81 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (66 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a real research assistant, but it needs Review because it can run install-time code, use local AI credentials, send research notes to external LLM endpoints, and operate over SSH with weak controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.