BC dcl-provenance-tracker
Проверяйте целостность и историю версий любого навыка ClawHub после обновления. Сравнивает две версии навыка бок о бок, обнаруживает подозрительные отклонения по более чем 30 известным шаблонам атак на цепочку поставок и возвращает детерминированное доказательство происхождения DCL. 100% только инструкции для самого сравнения — никаких внешних вызовов, никаких данных, покидающих агента. Опционально перекрестно проверяйте ончейн-целостность предыдущего сканирования через живой сервер DCL Trust Oracle MCP. Используйте после каждого обновления навыка, по расписанию для критически важных производственных навыков или в конвейерах CI/CD перед развертыванием агента. Часть пакета безопасности DCL Skills от Fronesis Labs вместе с DCL Skill Auditor, DCL Policy Enforcer, DCL Sentinel Trace и DCL Semantic Drift Guard.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Verify the integrity and version history of any ClawHub skill after an…»
Verify the integrity and version history of any ClawHub skill after an update. Compares two versions of a skill side-by-side, detects suspicious drift across 30+ known supply chain attack patterns, and returns a deterministic DCL provenance proof. 100% instruction-only for the diff itself — no external calls, no data leaves the agent. Optionally cross-check a past scan's on-chain integrity via the live DCL Trust Oracle MCP server. Use after every skill update, on a schedule for production-critical skills, or in CI/CD pipelines before agent deployment. Part of the DCL Skills security suite by Fronesis Labs alongside DCL Skill Auditor, DCL Policy Enforcer, DCL Sentinel Trace, and DCL Semantic Drift Guard.
Проверяйте целостность и историю версий любого навыка ClawHub после обновления.
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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 · 10
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 10
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:44Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)- Reverse shell or pipe-to-shell patterns
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:153Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)- [ ] New reverse shell: `/dev/tcp/`, `nc -e`, `bash -i >&`
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:222Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)"dcl_fingerprint": "DCL-…a0e"
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:251Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"dcl_fingerprint": "DCL-…c05"
детектор
Ещё 6 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.
Просканировано файлов: 2. 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 63/100
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 60
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2840 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
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 712 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.