SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC agented

Текстовый редактор для LLM, а не для людей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A text editor for LLMs, not humans.…»

A text editor for LLMs, not humans.

ClawHub Agent Skills автор: Frane Bandov v1.4.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 8 904 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Текстовый редактор для LLM, а не для людей.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, стоимость исполнения

СправочникИИ и агентыИнфраструктуратип 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
75/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
89
Качество 40%
53
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
30
Стоимость исполнения вес 6
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Опасные команды средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 Опасные команды cmd-disable-security CHANGELOG.md:223
    Отключение средства защиты (Defender, Gatekeeper, SIP, firewall, execution policy) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - **Migrated to `homebrew_casks:` from deprecated `brews:`**. goreleaser deprecated formula generation in v2.10 in favor of casks. The cask path also gives us `postflight` hooks: a one-line `xattr -dr
    в кавычках
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README.md:53
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/frane/agented/master/install.sh | sh
  • низкая Опасные команды cmd-background-process CHANGELOG.md:326
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - **Cross-platform build.** v0.3.0 release-build failed on `wind…d64` because `internal/cli/lsp.go` used `syscall.Kill` and `syscall.SysProcAttr.Setsid`, both Unix-only. Split daemon-spawn into `
    в кавычках

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-short description короче 40 символов: модели не хватит сигнала для срабатывания
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8904 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "binary"

Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8904 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 60
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 11, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 19. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (59 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 35: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 53.

Внешние проверки

ClawHub: clean
Agented is a disclosed agent-focused text editor with sensitive but user-invoked integration features for other agent clients.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 15 июл. 2026 г.