SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC ocas-scout

Структурированное OSINT-исследование людей, компаний и организаций. Используйте для отчетов с подтвержденным происхождением, сопоставления сущностей из общедоступных источников, справочных исследований с указанием источников или рабочих процессов, начинающихся с бесплатных данных и переходящих к платным только с вашего явного разрешения. Не используйте для исследования тем без привязки к конкретному человеку/организации (используйте Sift) или для незаконного сбора данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Structured OSINT research on people, companies, and organizations. Use…»

Structured OSINT research on people, companies, and organizations. Use for provenance-backed briefs, entity resolution across public sources, background research with cited sources, or free-first research workflows that escalate to paid sources only with explicit permission. Do not use for topic research without a person/org focus (use Sift) or illegal data collection.

ClawHub Hermes автор: Indigo Karasu v2.3.1 MIT-0 68 файлов · 26 скриптов тело ≈ 4 551 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Структурированное OSINT-исследование людей, компаний и организаций.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/fetch_*.py

ПроцедураGitHubИсследованияЛюди и наймтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/fetch_*.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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 Секреты в коде secret-high-entropy-token references/rapidapi-enrichment-workflow.md:109
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    rapidapi_call("active-jobs-db", "Ultr…24h", {"search": company_name})
    в кавычках
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/scout_person_sources.md:204
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    | **HIB Ransomed** | Web (haveibeenransom.com) | Ransomware leak check | Yes | Check if data has been leaked in ransomware incidents. |
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/scout_person_sources.md:245
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - Run when: research goal involves credential leaks, breach data, dark web forum presence, or ransomware victim listings.

Просканировано файлов: 67. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 371 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/fetch_*.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "includes"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/fetch_*.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/fetch_*.py
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4551 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 79, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 26. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее
  • medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»

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
  • -324 из 26 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 371 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 79 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (15 из 18)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a real OSINT research package, but it asks for automatic background updates, broad person-data collection, and network behavior that should be reviewed before installation.
LLM: suspicious (high) · 23 сент. 2026 г.