CF voice-agent
>
Как процесс F 24/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
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
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 5
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 5
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:270Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -s https://api.elevenlabs.io/v1/user -H "xi-api-key: $ELEVENLABS_API_KEY" | python3 -m json.tool
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:313Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -X POST https://api.elevenlabs.io/v1/voices/add -H "xi-api-key: $ELEVENLABS_API_KEY" -F "name=Wesley" -F "description=Wesley Armando principal voice" -F "files=@/workspace/voice/samples/s
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:319Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)VOICE_ID=$(curl -s -X POST https://api.elevenlabs.io/v1/voices/add -H "xi-api-key: $ELEVENLABS_API_KEY" -F "name=Wesley" -F "files=@/workspace/voice/samples/samp…mp3" -F "files=@/workspac
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:332Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -s https://api.elevenlabs.io/v1/voices -H "xi-api-key: $ELEVENLABS_API_KEY" | python3 -c "
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:479Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -X DELETE https://api.elevenlabs.io/v1/voices/$VOICE_ID -H "xi-api-key: $ELEVENLABS_API_KEY"
Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Map keys must be unique at line 42, column 5: or call completed. Reports call transcripts and outcomes. always: false ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
description-shortdescription короче 40 символов: модели не хватит сигнала для срабатывания - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5562 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 24/100
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 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
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (voice-agent) не совпадает с папкой (voice-agent-v1)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5562 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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 1: рекомендуется 120–800 символов
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 42 заголовков
- +4Есть примеры (33 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 39.