SKILLEMALL.ai

BC video-recommendation

Рекомендует видео с точностью, а не зависимостью. Используйте, когда пользователь спрашивает, что посмотреть, хочет рекомендации видео, хочет кураторский список просмотра, хочет прямые ссылки на видео или хочет предложения на основе недавнего чата вместо общих алгоритмов платформы. Лучше всего подходит для контекстно-зависимого, основанного на вкусе, не основанного на ленте обнаружения видео. Поддерживает: прямые ссылки, тематические списки просмотра, рекомендации, связанные с проектом, подборки по настроению и двуязычную курацию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Recommend videos with precision, not addiction. Use when a user asks w…»

Recommend videos with precision, not addiction. Use when a user asks what to watch, wants video recommendations, wants a curated watchlist, wants direct video links, or wants suggestions based on recent chat instead of generic platform algorithms. Best for context-aware, taste-driven, non-feed-based video discovery. Supports: direct links, themed watchlists, project-aligned recommendations, mood-based picks, and bilingual curation.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: fischerlam v0.1.0 MIT-0 13 файлов тело ≈ 1 493 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Рекомендует видео с точностью, а не зависимостью.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
82
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Подмена инструкций
Если установить

В тексте есть фразы вроде «игнорируй предыдущие инструкции» или «теперь ты…». Это попытка перехватить управление агентом: он может нарушить ваши правила, системные ограничения или политику компании.

Автору

Такие фразы не нужны честному скиллу: сформулируйте роль и правила прямо, без отмены чужих инструкций. Иначе сканеры каталогов и корпоративные фильтры заблокируют публикацию.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
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 · 1

  • высокая Подмена инструкций en-ignore-previous skill-card.md:21
    Фраза-перехват ("ignore previous instructions")
    Mitigation: Avoid sharing private details unless they should influence recommendations, and ask the skill to ignore prior context when neutral recommendations are desired. <br>

Просканировано файлов: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Recommend videos with precision, not addiction. Use when a user as… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Шаги. Шагов: 82, расплывчатых формулировок: 4
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 7
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1493 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 435 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 82 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 10)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a video recommendation skill whose personalization behavior is expected for its purpose, with some privacy and routing caveats but no evidence of harmful behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.