SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC run-coach

Научно обоснованный тренер по бегу через Telegram. Регистрирует тренировки, отправляет визуальные планы тренировок в виде фотоальбомов HD и тренирует с доказательной дисциплиной — никогда не придирается, никогда не запрашивает данные, которые у него уже есть. Опциональная синхронизация с Garmin собирает метрики здоровья (ЧСС, стресс, Body Battery, VO2max), которые хранятся только локально; учетные данные и токены сеанса находятся в dotfiles с правами chmod-600 — см. раздел «Данные и конфиденциальность».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Science-based running coach via Telegram. Logs training, sends visual…»

Science-based running coach via Telegram. Logs training, sends visual training plans as HD photo albums, and coaches with evidence-driven discipline — never nags, never asks for data it already has. Optional Garmin sync collects health metrics (HR, stress, Body Battery, VO2max) stored locally only; credentials and session tokens live in chmod-600 dotfiles — see the Data & privacy section.

ClawHub Agent Skills автор: LeoYann v1.1.6 MIT-0 11 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 629 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Научно обоснованный тренер по бегу через Telegram.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникTelegramДанные и аналитикаИнфраструктуратип 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
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Широкие права средняя серьёзность

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

Если установить

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.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • средняя Широкие права meta-agent-memory-dump MEMORY.md
    В скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (1) — похоже на дамп с личными данными или токенами
    MEMORY.md
  • низкая Опасные команды cmd-privilege training/screenshot.mjs:41
    Повышение привилегий / права на запись для всех (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
    args: ['--no-sandbox', '--disable-setuid-sandbox']
    детекторстрока в коде
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url training/send-album.mjs:31
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    const API = `https://api.telegram.org/bot${botToken}`;
    заглушка
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url training/text-to-image-canvas.mjs:162
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    const res = await fetch(`https://api.telegram.org/bot${BOT_TOKEN}/sendPhoto`, {
    заглушка
  • низкая Утечка данных net-credential-use training/text-to-image-canvas.mjs:162
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
    const res = await fetch(`https://api.telegram.org/bot${BOT_TOKEN}/sendPhoto`, {
    vendor-host

Просканировано файлов: 11. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1629 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 391 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This running-coach skill uses Telegram and optional Garmin data in ways that match its stated purpose and are clearly disclosed.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 авг. 2026 г.