SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC seed

Обновление прошивки на любом оборудовании через HTTP — загрузка C, компиляция на устройстве, применение с откатом по watchdog.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Grow firmware on any hardware through HTTP — upload C, compile on devi…»

Grow firmware on any hardware through HTTP — upload C, compile on device, apply with watchdog rollback

ClawHub Agent Skills автор: Awis13 v0.1.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 281 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Обновление прошивки на любом оборудовании через HTTP — загрузка C, компиляция на устройстве, применение с откатом по watchdog.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникРазработкаИнфраструктуратип 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
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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. 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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:60
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:47
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — переменная конфигурации)
    curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" http://$HOST/capabilities
    переменный хост
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:54
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — переменная конфигурации)
    curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" http://$HOST/firmware/source
    переменный хост
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:68
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — переменная конфигурации)
    curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -X POST http://$HOST/firmware/build
    переменный хост
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:74
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — переменная конфигурации)
    curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -X POST http://$HOST/firmware/apply
    переменный хост

Просканировано файлов: 2. 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"

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, write, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1281 токенов
  • 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)
  • +3Длина description 102: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is not deceptive, but it gives an agent powerful remote firmware-control authority with weak guardrails around live changes and bearer-token exposure.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.