DD wecom-voice-agent
(описание отсутствует)
1. 本技能支持企业微信智能机器人场景,包括被动语音消息处理和主动语音通话 2. 语音转文字由企业微信官方提供,本技能不自行采集或上传用户语音至任何第三方
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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.
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».
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
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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 · 4
-
высокая Утечка данных
exfil-webhook-urlreferences/step_by_step_setup.md:122URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес)https://abc1…app/
Средние и низкие: 3
-
средняя Утечка данных
exfil-webhook-urlreferences/step_by_step_setup.md:113URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)获得一个公网地址如 `https://abc1…app`,将其作为回调 URL。
в кавычках -
средняя Утечка данных
net-redirectable-api-keyscripts/voice_clone.py:46Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/voice_clone.py:454Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (значение-заглушка)f.write(b"RIFF…est")
заглушка
Просканировано файлов: 53. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-missingSKILL.md: нет description — скилл никогда не сработает - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 7840 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7840 токенов
- 100Шаги. Шагов: 159
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 14. 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)
- +3Длина description 0: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -241 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 90 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 159 пунктов
- +4Есть примеры (57 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 32 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 31.