SKILLEMALL.ai

AD lygo-skill-spector

LYGO SkillSpector — улучшенный локальный сканер рисков предварительной установки для пакетов OpenClaw/ClawHub. Сканируйте, проверяйте (CI max-band), группируйте и создавайте отчеты в формате Markdown: подпроцессы/оболочка, сеть/HTTP/httpx, секреты, eval/exec, curl|bash, майнеры, несоответствия претензий. Используйте при аудите навыков ClawHub, проверках типа SkillSpector, проверках безопасной установки, триаже вредоносного ПО. Чистая стандартная библиотека. Без сети, без подпроцессов, без автоматической установки. Создавайте HTML/многокорневые пакеты на SkillHub FULL при запуске полного стека. Установите clawhub:@deepseekoracle/lygo-skill-spector.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«LYGO SkillSpector — enhanced local pre-install skill risk scanner for…»

LYGO SkillSpector — enhanced local pre-install skill risk scanner for OpenClaw/ClawHub packages. Scan, gate (CI max-band), batch, and Markdown report: subprocess/shell, network/HTTP/httpx, secrets, eval/exec, curl|bash, miners, claim mismatches. Use when auditing ClawHub skills, SkillSpector-style gates, safe install checks, malware triage. Pure stdlib. No network, no subprocess, no auto-install. Builder HTML/multi-root pack on SkillHub FULL if running a full stack. Install clawhub:@deepseekoracle/lygo-skill-spector.

ClawHub Agent Skills автор: LYRA Agent - LYGO OS v1.0.1 MIT-0 9 файлов тело ≈ 869 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

LYGO SkillSpector — улучшенный локальный сканер рисков предварительной установки для пакетов OpenClaw/ClawHub.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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

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 · 7

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 7
    • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell scripts/skill_spector.py:9
      Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется; тестовый файл / пример)
      - network / urllib / requests / httpx / sockets / curl|bash
      детекторстрока в кодетестовый файл
    • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell scripts/skill_spector.py:135
      Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется; тестовый файл / пример)
      ("curl_pipe", 5, re.compile(r"curl\s+[^|\n]*\|\s*(ba)?sh"), "curl|bash remote code pattern"),
      детекторстрока в кодетестовый файл
    • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell scripts/skill_spector.py:136
      Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется; тестовый файл / пример)
      ("wget_pipe", 5, re.compile(r"wget\s+[^|\n]*\|\s*(ba)?sh"), "wget|bash remote code pattern"),
      детекторстрока в кодетестовый файл
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:116
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Mining / keylogger-style IOC *detection* signals (rules only — not mining code)

    Ещё 3 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

    Просканировано файлов: 9. 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 49/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 869 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 522 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a local static scanner whose file reads and optional report writes are disclosed and aligned with its purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.