SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD skill-safety-scanner

Сканирует установленные навыки ClawHub на наличие опасных шаблонов кода — сбор учетных данных, внедрение командной строки, несанкционированные сетевые вызовы и известные вредоносные сигнатуры. Создает отчет о безопасности для каждого навыка с рейтингами SAFE/WARN/DANGEROUS и инструкциями по удалению одной командой. Используйте, когда вы хотите проверить навыки перед тем, как им доверять, после установки новых навыков или после инцидента безопасности ClawHub. Никакие данные не покидают вашу машину.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scan your installed ClawHub skills for dangerous code patterns — crede…»

Scan your installed ClawHub skills for dangerous code patterns — credential harvesting, shell injection, unauthorized network calls, and known malicious signatures. Produces a per-skill safety report with SAFE/WARN/DANGEROUS ratings and one-command removal instructions. Use when you want to audit skills before trusting them, after installing new skills, or after the ClawHub security incident. No data leaves your machine.

ClawHub Agent Skills автор: infectit007 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 124 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Сканирует установленные навыки ClawHub на наличие опасных шаблонов кода — сбор учетных данных, внедрение командной строки, несанкционированные сетевые вызовы…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктураДанные и аналитикаРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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-card.md:2
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      Scan your installed ClawHub skills for dangerous code patterns, including credential harvesting, shell injection, unauthorized network calls, and known malicious signatures, and produce a per-skill sa
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:3
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      description: Scan your installed ClawHub skills for dangerous code patterns — credential harvesting, shell injection, unauthorized network calls, and known malicious signatures. Produces a per-skill s
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:12
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      credential harvesting, shell injection, and C2 callbacks. This skill surfaces those issues

    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 49/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1124 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 424 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a transparent local scanner skill with optional, disclosed cleanup and scheduling steps that users should approve carefully.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.