SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD skill-publish-sync

Синхронизируйте локально разработанные навыки с ClawHub, Tencent SkillHub и Lenovo Open Platform. Поддерживает интеллектуальную фильтрацию .gitignore, независимый от платформы белый список, инкрементную и одиночную синхронизацию навыков. Этот навык следует использовать, когда вам нужно опубликовать локальные навыки на вышеупомянутых платформах, пакетно синхронизировать навыки или проверить статус публикации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将本地开发的 Skills 同步到 ClawHub、腾讯 SkillHub 与联想开放平台。支持智能 .gitignore 过滤、平台独立白…»

将本地开发的 Skills 同步到 ClawHub、腾讯 SkillHub 与联想开放平台。支持智能 .gitignore 过滤、平台独立白名单、增量与单个 skill 同步。本技能应在用户需要将本地 skills 发布到上述平台、批量同步技能或检查发布状态时使用。

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: xierluo v1.7.2 MIT-0 10 файлов · 2 скрипта тело ≈ 6 736 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Синхронизируйте локально разработанные навыки с ClawHub, Tencent SkillHub и Lenovo Open Platform.

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентытип 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
C
72/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
82
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
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

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
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

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  3. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 1

  • высокая Опасные команды cmd-pipe-to-shell SKILL.md:48
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)
    curl -fsSL https://skil…com/install/install.sh | bash

Просканировано файлов: 10. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6736 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 69, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6736 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 74
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (12 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 133 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 64 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
  • +4Есть примеры (29 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent publishing helper, but its Lenovo batch uploader can publish many skills automatically with limited per-run control, so it should be reviewed before installation.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.