SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD skill-drift-guard

DriftGuard Security Scanner+ — это локальный сканер отклонений безопасности для репозиториев, навыков OpenClaw и инструментов ИИ-агентов. Используйте для сканирования перед доверием, сохранения доверенных базовых линий, сравнения после обновлений, создания тикетов для проверки человеком, проверки отклонений файлов/хешей, отклонений зависимостей, изменений хуков установки, изменений символических ссылок, сигналов инъекций в промпт, ссылок на конфиденциальные пути, обфускации, выполнения команд оболочки, сетевого доступа и сравнения рискованных возможностей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«DriftGuard Security Scanner+ is a local-first security drift scanner f…»

DriftGuard Security Scanner+ is a local-first security drift scanner for repos, OpenClaw skills, and AI agent tools. Use to scan before trust, save trusted baselines, compare after updates, generate human review tickets, review file/hash drift, dependency drift, install-hook changes, symlink changes, prompt-injection signals, sensitive-path references, obfuscation, shell execution, network access, and risky capability diffs.

ClawHub Agent Skills автор: david90232 v0.3.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 230 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

DriftGuard Security Scanner+ — это локальный сканер отклонений безопасности для репозиториев, навыков OpenClaw и инструментов ИИ-агентов.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторИИ 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Подмена инструкций средняя серьёзность

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

Если установить

В тексте есть фразы вроде «игнорируй предыдущие инструкции» или «теперь ты…». Это попытка перехватить управление агентом: он может нарушить ваши правила, системные ограничения или политику компании.

Автору

Такие фразы не нужны честному скиллу: сформулируйте роль и правила прямо, без отмены чужих инструкций. Иначе сканеры каталогов и корпоративные фильтры заблокируют публикацию.

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • средняя Подмена инструкций en-ignore-previous scripts/rules.js:213
      Фраза-перехват ("ignore previous instructions") (определение детектора / чёрного списка)
      rationale: "Attempts to override prior instructions can hijack agent behavior when loaded into an LLM context.",
      детектор

    Ещё 1 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

    Просканировано файлов: 7. 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 48/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (skill-drift-guard) не совпадает с папкой (driftguard)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, git), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Шаги. Шагов: 30
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1230 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
    • -34 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 428 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a local security drift scanner that reads user-selected folders and writes local reports and baselines, with no evidence of hidden network use, command execution, or persistence.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.