SKILLEMALL.ai

BC mumo

Проводит многомодельную дискуссию между моделями из разных лабораторий (Claude, GPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Kimi и др.) через сервер mumo MCP, возвращая полные ответы плюс типизированные межмодельные реакции. Используйте, когда требуются независимые точки зрения при принятии архитектурных/продуктовых решений, обзоре дизайна и планов перед реализацией, предстартовых стресс-тестах, анализе компромиссов с множеством обоснованных подходов или по явным запросам пользователя на панель mumo. Особенно ценно для предреализационного обзора всего, что касается аутентификации, безопасности, токенов, платежей, раскрытия данных или миграций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Runs a multi-model deliberation across models from different labs (Cla…»

Runs a multi-model deliberation across models from different labs (Claude, GPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Kimi, and more) via mumo's MCP server, returning full responses plus typed cross-model reactions. Use when independent perspectives are needed on architecture/product decisions, design and plan review before implementation, pre-launch pressure tests, tradeoffs with multiple defensible framings, or explicit user requests for a mumo panel. Especially valuable for pre-implementation review of anything touching auth, security, tokens, payments, data exposure, or migrations.

ClawHub Hermes автор: Eric H v0.6.3 MIT-0 15 файлов тело ≈ 4 058 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Проводит многомодельную дискуссию между моделями из разных лабораторий (Claude, GPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Kimi и др.) через сервер mumo MCP, возвращая…

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

АнализаторИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Согласованность вес 8
0
Входы и предусловия вес 11
30
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. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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
  • средняя Широкие права meta-requests-env-secret SKILL.md:1
    Скилл просит рантайм передать в его песочницу секретные переменные: MUMO_API_KEY — проверьте, что каждая нужна для заявленной задачи
    required_environment_variables: MUMO_API_KEY
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security playbooks/red-team.md:1
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    # Red Team
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security playbooks/red-team.md:15
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    Red team rounds produce two kinds of findings:

Просканировано файлов: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 578 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "required_environment_variables"

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Согласованность. Имя во frontmatter (mumo) не совпадает с папкой (mumo-hermes)
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (git), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4058 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 47, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 19. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 578 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed multi-model review helper that sends user-provided prompts to mumo's MCP service, with no evidence of hidden execution, persistence, or data theft.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 сент. 2026 г.