SKILLEMALL.ai

BD skill-security-audit

Инструмент безопасного аудита установленных навыков. Используется для пакетного аудита безопасности навыков, включая выполнение команд, сетевой доступ, доступ к файлам, утечку данных, риски зависимостей, превышение полномочий в подсказках и проверку условий срабатывания. Применяется, когда пользователь предоставляет список навыков и содержимое файлов для сканирования безопасности, проверки защитных механизмов, проверки превышения полномочий в подсказках или рекомендаций по усилению.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«已安装 Skills 的安全审计工具。用于批量审计 Skills 的安全性,包括命令执行、网络访问、文件访问、数据泄露、依赖风险、提示词越权…»

已安装 Skills 的安全审计工具。用于批量审计 Skills 的安全性,包括命令执行、网络访问、文件访问、数据泄露、依赖风险、提示词越权和触发条件检查。适用于用户提供 Skills 列表和文件内容时进行安全扫描、护栏审查、提示词越权审查或强化建议。

ClawHub Agent Skills автор: chensu1234 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 395 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Инструмент безопасного аудита установленных навыков.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 5. 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 41/100

  • 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 (skill-security-audit) не совпадает с папкой (skill-security-audit-v2)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 395 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

  • +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
  • -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 126 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only security audit helper that reviews user-provided skill files and does not request execution, credentials, persistence, or outbound data transfer.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.