SKILLEMALL.ai

DC GIF

Находите, ищите и создавайте GIF-файлы с надлежащей оптимизацией и доступностью.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Find, search, and create GIFs with proper optimization and accessibili…»

Find, search, and create GIFs with proper optimization and accessibility.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: Iván v1.0.1 2 файла тело ≈ 522 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 14 дн назад

Находите, ищите и создавайте GIF-файлы с надлежащей оптимизацией и доступностью.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ГенераторМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
D
64/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
65
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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.

Утечка данных
Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 6

  • высокая Утечка данных exfil-secret-in-url skill-card.md:35
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный)
    - [Giphy Search API example](https://api.giphy.com/v1/gifs/search?api_key=…&q=…&limit=10)
Средние и низкие: 5
  • средняя Утечка данных exfil-secret-in-url skill-card.md:36
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (адрес назначения — известный публичный сервис)
    - [Tenor Search API example](https://tenor.googleapis.com/v2/search?key=…&q=…&limit=10)
    известный сервис
  • средняя Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:82
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    curl "https://api.giphy.com/v1/gifs/search?api_key=…&q=…&limit=10"
    в кавычках
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:82
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl "https://api.giphy.com/v1/gifs/search?api_key=…&q=…&limit=10"
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:87
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (адрес назначения — известный публичный сервис; в кавычках — упоминание, а не команда)
    curl "https://tenor.googleapis.com/v2/search?key=…&q=…&limit=10"
    известный сервисв кавычках
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:87
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис)
    curl "https://tenor.googleapis.com/v2/search?key=…&q=…&limit=10"
    известный сервис

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "changelog"

Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 522 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 73: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a straightforward GIF helper with disclosed tools and optional API examples, without hidden persistence or unrelated data access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.