SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD robot-id-card

Стандарт аутентификации личности бота — выдача криптографических сертификатов личности для ИИ-агентов и ботов, чтобы веб-сайты доверяли вашему боту. Соответствует международному стандарту RFC 9421 HTTP Message Signatures, совместим с экосистемой Cloudflare Web Bot Auth. Включает реестр регистрации подписей Ed25519, каталог общедоступных ключей JWKS, защиту от повторного воспроизведения nonce, инструмент CLI, расширение для браузера и SDK для веб-сайтов, поддерживает многоуровневый контроль доступа (уровни 0-5), накопление репутации за ежедневную регистрацию, общедоступный журнал аудита. Универсальный стандарт идентификации для ботов ИИ — соответствует RFC 9421, совместим с Web Bot Auth, криптографически подписанные сертификаты, общедоступный реестр аудита, контроль доступа на основе разрешений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Bot 身份认证标准 — 为 AI Agent 和机器人签发加密身份证书，让网站信任你的 bot。 遵循 RFC 9421 HTTP Mes…»

Bot 身份认证标准 — 为 AI Agent 和机器人签发加密身份证书，让网站信任你的 bot。 遵循 RFC 9421 HTTP Message Signatures 国际标准，与 Cloudflare Web Bot Auth 生态兼容。 内置 Ed25519 签名注册中心、JWKS 公钥目录、nonce 防重放、CLI 工具、浏览器扩展和网站 SDK， 支持分级权限控制（0-5级）、每日签到信誉积累、公开审计日志。 Universal identity standard for AI bots — RFC 9421 aligned, Web Bot Auth compatible, cryptographically signed certificates, public audit registry, permission-based access control.

ClawHub Agent Skills автор: Cosmos Fang v0.4.0 MIT-0 59 файлов · 1 скрипт тело ≈ 686 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Стандарт аутентификации личности бота — выдача криптографических сертификатов личности для ИИ-агентов и ботов, чтобы веб-сайты доверяли вашему боту.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияCloudflareИнфраструктураИИ 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
B
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:92
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "integrity": "sha5…Z8c+xF4WafPK+XzneQDPU+D10r…jX2+qtFF…YgQ==",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:207
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…Zn6+NJLf…Tpc+VU3J…g18/z13mpk1bsA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:225
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…5Ue/+tX+nmkg…wNx+ulArw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:283
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…H6U+F4pS…LRs+IXo+uvJ/mvpy…hdQ==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:401
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…qn2+bKKj…J3g==",
    детектор

Просканировано файлов: 59. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requirements"

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 686 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 393 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real bot-identity toolkit, but it needs review because it stores signing keys, broadcasts identity headers broadly, and has incomplete security controls in its trust model.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.