SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC context-compactor-cli

Сжатие длинной стенограммы сессии агента в краткую памятку для передачи: решения, задачи, риски, факты и ссылки. Значения учетных данных автоматически удаляются перед выводом (по возможности — проверяйте памятки перед отправкой; --strict удаляет целые подозрительные строки). Эвристики EN/RU, нулевые зависимости. CLI выводит то, что читает и куда записывает. Использовать ТОЛЬКО с явного согласия пользователя: сообщите пользователю, какой файл стенограммы будет прочитан.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Condense a long agent session transcript into a compact handoff memo:…»

Condense a long agent session transcript into a compact handoff memo: decisions, tasks, risks, facts & links. Credential values are auto-redacted before output (best-effort - review memos before sharing; --strict drops whole suspect lines). EN/RU heuristics, zero dependencies. The CLI prints what it reads and where it writes. Use ONLY with the user's explicit consent: tell the user which transcript file will be read.

ClawHub Agent Skills v1.1.6 5 файлов тело ≈ 664 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Сжатие длинной стенограммы сессии агента в краткую памятку для передачи: решения, задачи, риски, факты и ссылки.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип 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
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
87
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Секреты в коде средняя серьёзность

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

Если установить

В файлах лежит чужой ключ или токен. Если он живой, ваш агент начнёт ходить в чужие сервисы от чужого имени; если ключ уже отозван, скрипты скилла просто сломаются. Такой ключ мог попасть в скилл вместе с целым рабочим пространством автора, включая личные данные.

Автору

Ключ виден всем, кто скачал скилл, и уже мог быть скопирован ботами, которые сканируют каталоги. Отзовите его сейчас, проверьте счета и логи доступа, а потом перевыпустите.

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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • средняя Секреты в коде secret-private-key compactor.py:299
      Приватный ключ (заголовок ключа без тела; в кавычках — упоминание, а не команда)
      "-----BEGIN PRIVATE KEY----- …
      только заголовокв кавычках
    • средняя Секреты в коде secret-private-key compactor.py:327
      Приватный ключ (заголовок ключа без тела; в кавычках — упоминание, а не команда)
      big_pem = "-----BEGIN PRIVATE KEY----- …\n"
      только заголовокв кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token compactor.py:300
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "MIIE…ial\n"
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token compactor.py:302
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "Ассистент: решили: BEGIN RSA PRIVATE KEY-…END RSA PRIVATE KEY----- для доступа по ssh.\n"
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token compactor.py:319
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      ok_jwt = "eyJh…CJ9" not in memo
      в кавычках

    Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 664 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 420 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a local transcript-compaction tool, but it needs review because one install path runs unreviewed npm code and some GitHub tokens can pass through its redaction.
    LLM: suspicious (high)