SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

FC content-creation-multi-agent

(описание отсутствует)

Не рекомендуетсянизкая оценка F
ClawHub Agent Skills автор: jiebao360 v0.1.0 MIT-0 22 файла · 7 скриптов тело ≈ 800 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ 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
F
39/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
65
Качество 40%
0
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

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. Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
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 · 11

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 11
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README.md:62
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jiebao360/content-creation-multi-agent/main/install.sh | bash
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc scripts/AUTO_PUBLISH_USAGE.md:44
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' >> ~/.zshrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc scripts/AUTO_PUBLISH_USAGE.md:113
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxxxxxxxxxx' >> ~/.zshrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc scripts/auto-publish.sh:31
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo "方式二：永久设置（添加到 ~/.zshrc）"
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc scripts/auto-publish.sh:32
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo "  echo 'export GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' >> ~/.zshrc"
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc scripts/auto-publish.sh:33
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo "  source ~/.zshrc"
  • низкая Секреты в коде secret-github-token scripts/AUTO_PUBLISH_USAGE.md:32
    Токен GitHub (значение-заглушка)
    6. **复制 Token**（格式：`ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx`）
    заглушка
  • низкая Секреты в коде secret-github-token scripts/AUTO_PUBLISH_USAGE.md:44
    Токен GitHub (значение-заглушка)
    echo 'export GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' >> ~/.zshrc
    заглушка
  • низкая Секреты в коде secret-github-token scripts/AUTO_PUBLISH_USAGE.md:57
    Токен GitHub (значение-заглушка)
    export GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    заглушка
  • низкая Секреты в коде secret-github-token scripts/auto-publish.sh:29
    Токен GitHub (значение-заглушка)
    echo "  export GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
    заглушка
  • низкая Секреты в коде secret-github-token scripts/auto-publish.sh:32
    Токен GitHub (значение-заглушка)
    echo "  echo 'export GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' >> ~/.zshrc"
    заглушка

Просканировано файлов: 22. 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

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 800 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 0: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -233 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -35 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This content-creation skill is mostly related to its stated purpose, but it includes broad local-file access, plaintext credential storage, automatic service changes, and GitHub publishing scripts that need careful review before use.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.