CD Proactive Claw Integrations
Дополнительные сетевые и автоматизационные помощники для ядра Proactive Claw: кросс-навыковой контекст GitHub/Notion, осведомленность о командном календаре, установщик демонов и опциональная загрузка OAuth clawhub.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Optional network and automation helpers for Proactive Claw core: GitHu…»
Optional network and automation helpers for Proactive Claw core: GitHub/Notion cross-skill context, team calendar awareness, daemon installer, and optional clawhub OAuth bootstrap.
Дополнительные сетевые и автоматизационные помощники для ядра Proactive Claw: кросс-навыковой контекст GitHub/Notion, осведомленность о командном календаре…
Как процесс D 46/100 · 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.
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.
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
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 2
-
высокая Опасные команды
cmd-persistencescripts/install_daemon.sh:68Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)launchctl load "$PLIST"
Средние и низкие: 1
-
средняя Опасные команды
cmd-persistencescripts/install_daemon.sh:74Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (строковый литерал в коде, не выполняется)echo "To restart: launchctl unload \"$PLIST\" && launchctl load \"$PLIST\""
строка в коде
Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (Proactive Claw Integrations) не совпадает с папкой (proactive-claw-integrations)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 7
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 166 токенов
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 180 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 3 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.