SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC sentinel-vanguard

Аудитор безопасности навыков ИИ-агентов. Используйте этот навык, когда пользователь хочет провести аудит, проверку, оценку безопасности любого навыка ИИ, навыка Claude, навыка ClawHub или инструмента ИИ-агента. Активируется по фразам вроде "проверить этот навык на безопасность", "аудит этого ИИ-инструмента", "безопасен ли этот навык", "сканировать на предмет инъекций промптов", "проверить безопасность навыка", "проверить на наличие вредоносных пакетов", "оценка навыка" или любой запрос на оценку надежности кода, ориентированного на агента. Также активируется, когда пользователи вставляют содержимое навыка, фрагменты кода, файлы SKILL.md или спрашивают о рисках цепочки поставок в инструментах ИИ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI Agent skill security auditor. Use this skill whenever the user want…»

AI Agent skill security auditor. Use this skill whenever the user wants to audit, review, vet, or assess the safety and security of any AI skill, Claude skill, ClawHub skill, or AI agent tool. Triggers on phrases like "check this skill for safety", "audit this AI tool", "is this skill safe to use", "scan for prompt injection", "review skill security", "check for malicious packages", "vetting a skill", or any request to evaluate trustworthiness of agent-facing code. Also triggers when users paste skill content, code snippets, SKILL.md files, or ask about supply chain risks in AI tooling.

ClawHub Agent Skills автор: DTTNpole-commits v2.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 893 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Аудитор безопасности навыков ИИ-агентов.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИИ и агентытип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Опасные команды cmd-privilege references/l1-rules.md:60
      Повышение привилегий / права на запись для всех (строка таблицы в документации; документация security-скилла)
      | L1-P07 | `chmod 777` | MEDIUM | World-writable permissions |
      таблицаsecurity-скилл
    • низкая Опасные команды cmd-privilege references/l1-rules.md:61
      Повышение привилегий / права на запись для всех (строка таблицы в документации; документация security-скилла)
      | L1-P08 | `setuid` / `setgid` | CRITICAL | Privilege escalation |
      таблицаsecurity-скилл
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/l1-rules.md:61
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      | L1-P08 | `setuid` / `setgid` | CRITICAL | Privilege escalation |
      детектор

    Просканировано файлов: 4. 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 55/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 48
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1893 токенов
    • 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

    • +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
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 593 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a read-only skill-security checklist that reviews user-pasted text and does not include code, installers, persistence, credential access, or hidden data flows.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.