SKILLEMALL.ai

DC janitor

Автоматизированная обрезка стенограмм, извлечение памяти LLM и гигиена сеансов для шлюзов OpenClaw. Предотвращает раздувание стенограмм, извлекает структурированные воспоминания перед архивацией и удаляет устаревшие сеансы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automated transcript trimming, LLM memory extraction, and session hygi…»

Automated transcript trimming, LLM memory extraction, and session hygiene for OpenClaw gateways. Keeps transcripts from bloating, extracts structured memories before archiving, and prunes stale sessions.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: halfdeadcat v1.6.0 MIT-0 15 файлов · 5 скриптов тело ≈ 2 320 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматизированная обрезка стенограмм, извлечение памяти LLM и гигиена сеансов для шлюзов OpenClaw.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

ИнтеграцияИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
D
41/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
19
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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.

Опасные команды
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. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 9

  • высокая Опасные команды cmd-persistence scripts/setup.sh:211
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    (crontab -l 2>/dev/null; echo "$CRON_LINE  # session-janitor") | crontab -
  • высокая Опасные команды cmd-persistence scripts/setup.sh:228
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    launchctl load "$PLIST_DEST" 2>/dev/null && \
  • высокая Опасные команды cmd-persistence SKILL.md:124
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    launchctl unload ~/Library/LaunchAgents/ai.openclaw.session-janitor-watcher.plist
  • высокая Опасные команды cmd-persistence SKILL.md:125
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    launchctl load  ~/Library/LaunchAgents/ai.openclaw.session-janitor-watcher.plist
Средние и низкие: 5
  • средняя Опасные команды cmd-persistence scripts/setup.sh:233
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    echo "  Start:    launchctl load \"$PLIST_DEST\""
    строка в коде
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention scripts/setup.sh:206
    Упоминание редактирования crontab
    if crontab -l 2>/dev/null | grep -qF "session-janitor"; then
  • низкая Опасные команды cmd-persistence scripts/setup.sh:208
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (определение детектора / чёрного списка; комментарий в коде)
    crontab -l 2>/dev/null | grep -v "session-janitor" | { cat; echo "$CRON_LINE  # session-janitor"; } | crontab -
    детекторкомментарий
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention scripts/setup.sh:208
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -l 2>/dev/null | grep -v "session-janitor" | { cat; echo "$CRON_LINE  # session-janitor"; } | crontab -
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention scripts/setup.sh:211
    Упоминание редактирования crontab
    (crontab -l 2>/dev/null; echo "$CRON_LINE  # session-janitor") | crontab -

Просканировано файлов: 15. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (janitor) не совпадает с папкой (session-janitor)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2320 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 203 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 10 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This cleanup skill mostly matches its purpose, but it has background access to sensitive session data and several under-disclosed ways to mutate, persist, or publish transcript-derived information.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.