SKILLEMALL.ai

CC feeds-digest

Сводка RSS из нескольких источников (YouTube, MS Tech Community, GitHub) с фильтром по дате и теме и возможностью суммирования с помощью LLM.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-Source-RSS-Digest (YouTube, MS Tech Community, GitHub) mit Datum…»

Multi-Source-RSS-Digest (YouTube, MS Tech Community, GitHub) mit Datums- und Topic-Filter und optionaler LLM-Zusammenfassung.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: jcbuer v1.0.0 MIT-0 24 файла · 1 скрипт тело ≈ 212 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 24 ч назад

Сводка RSS из нескольких источников (YouTube, MS Tech Community, GitHub) с фильтром по дате и теме и возможностью суммирования с помощью LLM.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураYouTubeGitHubИИ и агентыМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
72/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
71
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 4

  • высокая Опасные команды cmd-persistence README.md:93
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    sudo tee /etc/cron.d/feeds-digest <<'EOF'
Средние и низкие: 3
  • средняя Опасные команды cmd-persistence README.md:90
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    Oder system-weit (`/etc/cron.d/`):
    в кавычках
  • средняя Опасные команды cmd-privilege README.md:93
    Повышение привилегий / права на запись для всех
    sudo tee /etc/cron.d/feeds-digest <<'EOF'
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention README.md:86
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -e

Просканировано файлов: 24. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 212 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 125 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent RSS digest skill with expected network access, optional LLM summarization, and local cache files, but users should understand the privacy tradeoffs before enabling LLM summaries.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 июн. 2026 г.