SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF skillscan-wrapper

Аудит устанавливаемого пакета навыка или архива с использованием движка auto, native или external, с возможностью включения семантического анализа LLM.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用 auto、native 或 external 引擎审计待安装的 skill 包或归档，并可选启用 LLM 语义分析。…»

使用 auto、native 或 external 引擎审计待安装的 skill 包或归档，并可选启用 LLM 语义分析。

ClawHub Agent Skills автор: random_player v0.11.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 273 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Аудит устанавливаемого пакета навыка или архива с использованием движка auto, native или external, с возможностью включения семантического анализа LLM.

Как процесс F 38/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/bin/skillscan

СправочникИИ 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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
38/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/bin/skillscan
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: skillscan-wrapper (ClawHub)

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: 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/bin/skillscan

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/bin/skillscan
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/bin/skillscan
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (skillscan-wrapper) не совпадает с папкой (cmic-skill-scanner-linux-amd64)
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1273 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)
  • +3Длина description 61: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed local security-scanning wrapper with optional upload, LLM, and external-engine features that users must configure explicitly, though its reporting features can expose sensitive scan details.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 27 июл. 2026 г.