SKILLEMALL.ai

AC skill-guard

Проверяйте пакет навыка на наличие вредоносного, поддельного или обманчивого контента перед установкой или активацией. Используйте, когда пользователь просит установить, активировать или загрузить навык из любого внешнего или ненадежного источника — включая файлы .skill, клонированные каталоги или навыки, отправленные другими пользователями. Обнаруживает инъекции промптов, вредоносные скрипты, обманчивые описания и скрытые инструкции.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit a skill package for malicious, poisoned, or deceptive content be…»

Audit a skill package for malicious, poisoned, or deceptive content before installation or activation. Use when the user asks to install, activate, or load a skill from any external or untrusted source — including .skill files, cloned directories, or skills sent by other users. Detects prompt injection, malicious scripts, deceptive descriptions, and hidden instructions.

ClawHub Agent Skills автор: 王昊宇 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 977 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проверяйте пакет навыка на наличие вредоносного, поддельного или обманчивого контента перед установкой или активацией.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность

АнализаторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:94
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      | Malicious script | scripts/ | Reverse shell, data exfiltration, persistence mechanism |
      детектор

    Ещё 2 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (skill-guard) не совпадает с папкой (haoyuwang99-skill-guard)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 977 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 372 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a security-review checklist for auditing other skills, and the risky phrases it contains are examples of what to detect rather than commands to follow.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.