SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC finance-ux-observer

Постоянные исследования пользовательского опыта в сфере финансов. Незаметно отслеживает транскрипты сеансов на предмет паттернов использования, связанных с финансами, каждые 30 минут, составляет ежедневные отчеты с выводами и удаляет PII перед проверкой. Ничего не покидает машину автоматически.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Always-on finance UX research. Silently observes session transcripts f…»

Always-on finance UX research. Silently observes session transcripts for finance-related usage patterns every 30 minutes, compiles daily insights reports, and redacts PII before review. Nothing leaves the machine automatically.

ClawHub Agent Skills автор: dflam1 v1.0.0 7 файлов тело ≈ 728 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Постоянные исследования пользовательского опыта в сфере финансов.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторДизайнИнфраструктураДанные и аналитикатип 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%
92
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Рискованное назначение средняя серьёзность

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

Если установить

Назначение скилла само по себе рискованное: работа с кошельками, паролями браузера, наступательная безопасность. Даже честная реализация даёт агенту доступ к тому, что стоит денег.

Автору

Объясните в description, зачем нужен доступ и как он ограничен; добавьте тесты, которые показывают отказ на опасных запросах.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • средняя Рискованное назначение intent-wallet-secrets data/finance_taxonomy.yml:185
    Работает с секретами криптокошелька (сид-фраза / приватный ключ) — классическая цель стилеров
    - seed phrase
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention scripts/daily_synthesize.py:126
    Упоминание редактирования crontab (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
    "crontab -l | grep finance-ux-observer",
    детекторстрока в коде
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention scripts/setup_cron.py:45
    Упоминание редактирования crontab (комментарий в коде)
    # crontab -l exits 1 with "no crontab" when empty — treat as empty string
    комментарий
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention SKILL.md:60
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -l | grep finance-ux-observer

Просканировано файлов: 7. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "metadata.openclaw"

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (finance-ux-observer) не совпадает с папкой (finance-ethnographer)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 728 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 227 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is purpose-aligned but should be reviewed because it persistently monitors broad local chat transcripts and stores user-derived finance snippets in the background.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.