SKILLEMALL.ai

BB semia

Аудит навыка агента с помощью Semia в OpenClaw. Используйте, когда пользователь просит запустить `semia scan <path>`, "Запустить аудит Semia для этого навыка" или провести аудит навыка/плагина на предмет поведенческих рисков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit an agent skill with Semia inside OpenClaw. Use when the user ask…»

Audit an agent skill with Semia inside OpenClaw. Use when the user asks to run `semia scan <path>`, "Run Semia audit on this skill", or audit a skill/plugin for behavior risk.

ClawHub Agent Skills автор: agentsey v0.1.3 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 616 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 15 дн назад

Аудит навыка агента с помощью Semia в OpenClaw.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
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 66/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2616 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (8 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: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent Semia auditing wrapper, with disclosed CLI installation and source-analysis behavior, but users should be aware of provider and dependency trust implications.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 сент. 2026 г.