SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD atlas-argos

Автономный менеджер и исполнительный оператор экосистемы ARGOS.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Gestor autónomo e operador executivo do ecossistema ARGOS.…»

Gestor autónomo e operador executivo do ecossistema ARGOS.

ClawHub Agent Skills автор: felix1983 v0.1.0 2 файла тело ≈ 4 816 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Автономный менеджер и исполнительный оператор экосистемы ARGOS.

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
76/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
86
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Утечка данных средняя серьёзность

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

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:170
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s "https://api.telegram.org/bot$BOT_TOKEN/sendMessage" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:413
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s "https://api.telegram.org/bot${BOT_TOKEN}/sendMessage" \
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:170
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    curl -s "https://api.telegram.org/bot$BOT_TOKEN/sendMessage" \
    заглушка
  • низкая Опасные команды cmd-background-process SKILL.md:302
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    nohup python3 main.py >> logs/argos.log 2>&1 &
  • низкая Опасные команды cmd-background-process SKILL.md:310
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    nohup ~/monitor_argos.sh >> ~/monitor.log 2>&1 &
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:413
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    curl -s "https://api.telegram.org/bot${BOT_TOKEN}/sendMessage" \
    заглушка

Просканировано файлов: 2. 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 42/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4816 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 97
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

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)
  • +3Длина description 58: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • -222 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 97 пунктов
  • +4Есть примеры (21 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent ARGOS operator prompt, but it asks for broad system control, persistent automation, credential access, and external reporting that require careful review.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.