BB dreamapi-skill
25 инструментов на базе ИИ для генерации видео, анимированных аватаров, редактирования изображений, клонирования голоса и многого другого — на базе DreamAPI. Опишите, что вы хотите, а агент сделает все остальное.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«25 AI-powered tools for video generation, talking avatars, image editi…»
25 AI-powered tools for video generation, talking avatars, image editing, voice cloning, and more — powered by DreamAPI. Describe what you want and the agent handles the rest.
25 инструментов на базе ИИ для генерации видео, анимированных аватаров, редактирования изображений, клонирования голоса и многого другого — на базе DreamAPI.
Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Широкие права
meta-agent-memory-dumpreferences/user.mdВ скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (1) — похоже на дамп с личными данными или токенамиreferences/user.md
Просканировано файлов: 32. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 18
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2295 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
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
- -31 из 10 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 175 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 12)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.