SKILLEMALL.ai

BC content-security-filter

Фильтр для обнаружения внедрения подсказок и вредоносного ПО во внешнем контенте. Сканирует текст, файлы или URL-адреса на наличие более 20 шаблонов атак, включая переопределение инструкций, кражу учетных данных, захват личности, закодированные полезные нагрузки, поддельные системные сообщения и внедрение невидимых символов. Возвращает JSON с уровнем риска и очищенным текстом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Prompt injection and malware detection filter for external content. Sc…»

Prompt injection and malware detection filter for external content. Scans text, files, or URLs for 20+ attack patterns including instruction overrides, credential exfiltration, persona hijacking, encoded payloads, fake system messages, and invisible character injection. Returns JSON with risk level and sanitized text.

ClawHub Agent Skills автор: Bryan Tegomoh, MD, MPH v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 569 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Фильтр для обнаружения внедрения подсказок и вредоносного ПО во внешнем контенте.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторИИ и агентыБезопасностьИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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
  • низкая Подмена инструкций en-ignore-previous SKILL.md:14
    Фраза-перехват ("ignore previous instructions") (строка таблицы в документации; документация security-скилла)
    | Override attempts | "ignore previous instructions", "forget everything" |
    таблицаsecurity-скилл
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:22
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    | Credential harvesting | "provide your password/token/secret" |

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

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 60/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 569 токенов

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 319 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a defensive content-scanning skill with disclosed file, text, stdin, and URL scanning behavior that matches its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.