SKILLEMALL.ai

AC skill-scanner

Проверка безопасности навыков для ИИ-агентов на OpenClaw и Claude Code. Сканирует любой SKILL.md на наличие вредоносных шаблонов, злоупотребления разрешениями, инъекций промптов и векторов атак ClawHavoc — затем выдает четкий вердикт: Безопасно / Осторожно / Опасно. Используйте этот навык, когда пользователь хочет установить, просмотреть, проверить или аудировать навык из ClawHub, GitHub или любого другого источника; спрашивает "безопасен ли этот навык?", "стоит ли его устанавливать?", "сканировать/проверить/аудировать этот навык", "проверить навык перед установкой"; делится файлом SKILL.md или URL-адресом навыка; или вставляет содержимое навыка для оценки. Проактивно предлагайте сканировать любой навык, установку которого упоминает пользователь, даже если он явно не запрашивает проверку безопасности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Security-first skill vetting for AI agents on OpenClaw and Claude Code…»

Security-first skill vetting for AI agents on OpenClaw and Claude Code. Scans any SKILL.md for malicious patterns, permission abuse, prompt injection, and ClawHavoc attack vectors — then gives a clear Safe / Caution / Danger verdict. Use this skill whenever the user wants to install, review, vet, or audit a skill from ClawHub, GitHub, or any other source; asks "is this skill safe?", "should I install this?", "scan/check/vet this skill", "review skill before installing"; shares a SKILL.md file or skill URL; or pastes skill content for evaluation. Proactively offer to scan any skill the user mentions installing, even if they don't explicitly ask for a security check.

ClawHub Agent Skills автор: billyhetech v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 871 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проверка безопасности навыков для ИИ-агентов на OpenClaw и Claude Code.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, отчётность по ходу

АнализаторGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
92
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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.

Опасные команды средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:52
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      **Credential harvesting:**

    Ещё 3 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (skill-scanner) не совпадает с папкой (skill-scanner-v1)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 36
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1871 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -221 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 673 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed static reviewer for other skills and does not add hidden code, persistence, or privileged behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.