SKILLEMALL.ai

AC skill-vetter-optimized

🔒 Оптимизированный ревизор навыков — безопасный инструмент проверки навыков ИИ-агентов. Используйте перед установкой любого навыка из ClawHub, GitHub или других источников. Проверяет красные флаги, области разрешений и подозрительные шаблоны. Включает полезные утилиты и систематизированный контрольный список проверки. Оптимизирован на основе оригинального skill-vetter, добавлены скрипты проверки на Python и подробный процесс проверки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«🔒 优化版技能审查器 - 安全优先的AI代理技能审查工具。在从ClawHub、GitHub或其他来源安装任何技能前使用。检查红标、权限范围…»

🔒 优化版技能审查器 - 安全优先的AI代理技能审查工具。在从ClawHub、GitHub或其他来源安装任何技能前使用。检查红标、权限范围和可疑模式。包含实用工具和系统化审查清单。基于原始skill-vetter优化,添加了Python检查脚本和详细审查流程。

ClawHub Agent Skills автор: kvs-GoN v2.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 016 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

🔒 Оптимизированный ревизор навыков — безопасный инструмент проверки навыков ИИ-агентов.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

СправочникGitHubИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2

    ✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 2 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.

    Просканировано файлов: 5. 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

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1016 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)
    • -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 131 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent skill-review aid with a read-only local checker script and no evidence of hidden persistence, credential access, exfiltration, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.