SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DF pieces-mcp

(описание отсутствует)

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: Jack Ross v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 5 316 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Как процесс F 24/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

СправочникИИ и агентыИнфраструктуратип 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
D
40/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
66
Качество 40%
0
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
24/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
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. Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
  3. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 5

  • высокая Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:112
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес)
    https://SOMETHING.ngrok-free.dev
Средние и низкие: 4
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:97
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    > `https://SOMETHING.ngrok-free.dev -> http://loca…300`
    в кавычках
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:456
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (определение детектора / чёрного списка)
    "https://SOMETHING.ngrok-free.dev/model_context_protocol/2025-03-26/mcp"
    детектор
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:630
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (строка таблицы в документации)
    | **ngrok** | `https://abc1…dev` | Most common; may require auth setup |
    таблица
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:39
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    - `https://...ngrok-free.dev`
    заглушка

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

По спецификации Agent Skills

  • ошибка frontmatter SKILL.md: no YAML frontmatter block found
  • ошибка name-missing SKILL.md: нет поля name во фронтматтере
  • ошибка description-missing SKILL.md: нет description — скилл никогда не сработает
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5316 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 24/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 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: 5, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5316 токенов
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 0: рекомендуется 120–800 символов
  • +4Структура: 2 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Есть примеры (36 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 0.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears purpose-aligned, but it gives OpenClaw persistent read/write access to a tunneled long-term memory service with too few user-control safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.