SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD qinglong

Помощник по управлению панелью Qinglong. Активируется, когда пользователю требуется выполнить операции с панелью Qinglong (планировщик задач/переменные окружения/скрипты/подписки/зависимости/системные настройки). Поддерживает операции на естественном языке, например: «показать все задачи», «добавить переменную окружения», «запустить задачу», «просмотреть логи» и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«青龙面板管理助手。当用户需要操作青龙面板（定时任务/环境变量/脚本/订阅/依赖/系统设置）时触发。支持自然语言操作，例如："列出所有任务"、…»

青龙面板管理助手。当用户需要操作青龙面板（定时任务/环境变量/脚本/订阅/依赖/系统设置）时触发。支持自然语言操作，例如："列出所有任务"、"添加环境变量"、"运行任务"、"查看日志"等。

ClawHub Agent Skills автор: awsl1110 v0.1.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 018 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Помощник по управлению панелью Qinglong.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
84
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • средняя Утечка данных net-credential-use api-reference.md:255
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" "http://192.168.1.100:5700/api/crons" | python3 -c "
  • средняя Утечка данных net-credential-use api-reference.md:275
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -X PUT -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "Content-Type: application/json" \
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Bash WebFetch Read Write Edit
  • низкая Утечка данных net-credential-use api-reference.md:267
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — переменная конфигурации)
    IDS=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" "http://<HOST>/api/crons" | python3 -c "
    переменный хост

Просканировано файлов: 3. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (qinglong) не совпадает с папкой (qinglong-skill)
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1018 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 94: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Qinglong panel helper is coherent, but it gives an agent broad admin and host-level control with limited safety guidance.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.