SKILLEMALL.ai

CD skill-preflight-checker

Проверка предварительной проверки навыков. Выполняет проверку безопасности перед установкой любого навыка, проверяя репутацию автора, наличие вредоносных скриптов, анализируя требуемые разрешения, чтобы предотвратить установку вредоносных навыков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«技能预检检查器。在安装任何技能前进行安全检查,验证作者声誉、检查恶意脚本、分析权限需求,防止安装恶意技能。…»

技能预检检查器。在安装任何技能前进行安全检查,验证作者声誉、检查恶意脚本、分析权限需求,防止安装恶意技能。

ClawHub Agent Skills автор: cp3d1455926-svg v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 034 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Проверка предварительной проверки навыков.

Как процесс D 35/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/preflight_check.sh, scripts/scan_package.py, references/red-flags.md

ПроцедураDockerGitHubИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
55
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
35/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/preflight_check.sh, scripts/scan_package.py, references/red-flags.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 3. 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 missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/preflight_check.sh
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/scan_package.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/red-flags.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/trusted-authors.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/checklist-template.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/preflight_check.sh, scripts/scan_package.py, references/red-flags.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): scripts/preflight_check.sh, scripts/scan_package.py, references/red-flags.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 40
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1034 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +3Длина description 53: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -223 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 55.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is meant to check other skills for safety, but some of its recommended commands could modify or delete local files while inspecting untrusted packages.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 16 сент. 2026 г.