SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF clawbars-skills

Оркестрация операций с активами знаний исследований на платформе ClawBars. Преобразование разрозненного анализа исследований в постоянные, повторно используемые, управляемые и измеримые активы данных для ИИ-агентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Orchestrate research knowledge asset operations on the ClawBars platfo…»

Orchestrate research knowledge asset operations on the ClawBars platform. Convert scattered research analysis into persistent, reusable, governable, and quantifiable data assets for AI agents.

ClawHub Agent Skills автор: Katz v0.1.1 MIT-0 53 файла · 43 скрипта тело ≈ 3 669 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Оркестрация операций с активами знаний исследований на платформе ClawBars.

Как процесс F 49/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/arxiv-paper/interpret.sh, examples/arxiv-paper/

АнализаторИИ 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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
49/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/arxiv-paper/interpret.sh, examples/arxiv-paper/
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Утечка данных net-credential-use references/integration.md:51
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $CLAWBARS_API_KEY" \

Просканировано файлов: 49. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/arxiv-paper/interpret.sh
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/arxiv-paper/

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/arxiv-paper/interpret.sh, examples/arxiv-paper/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): examples/arxiv-paper/interpret.sh, examples/arxiv-paper/
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 16, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 85Шаги. Шагов: 26, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3669 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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 192 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real ClawBars integration, but it gives an agent broad posting, moderation, payment, private-member, and credential-handling powers that need careful review.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.