SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DD max-banking

>

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: Jonatan Costa v1.0.0 MIT-0 7 файлов · 2 скрипта тело ≈ 5 354 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
46/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
52
Качество 40%
36
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
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

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.
  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 · 7

  • высокая Утечка данных exfil-webhook-url README.md:58
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес)
    bash ~/.openclaw/skills/max-banking/scripts/maxbank.sh setup ABCD-EF12 local https://xxx.ngrok-free.app/mcp
Средние и низкие: 6
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url README.md:13
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (строка таблицы в документации)
    | **local** | Dev com ngrok | `https://seu-ngrok.ngrok-free.app/mcp` |
    таблица
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url scripts/connect-mcp.js:5
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (комментарий в коде)
    *   MCP_URL: ex. https://xxx.ngrok-free.app/mcp
    комментарий
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url scripts/connect-mcp.js:32
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    fail('pairing_code obrigatório. Uso: node connect-mcp.js ABCD-EF12 https://xxx.ngrok-free.app/mcp');
    в кавычках
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url scripts/connect-mcp.js:35
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (определение детектора / чёрного списка)
    fail('MCP_URL obrigatório (2º argumento). Ex: node connect-mcp.js ABCD-EF12 https://xxx.ngrok-free.app/mcp');
    детектор
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:289
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (строка таблицы в документации)
    | **URL_MCP** | URL completa (começa com `http://` ou `https://`) | `https://xxx.ngrok-free.app/mcp` |
    таблица
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:300
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - Ambiente `local` sem URL → "Qual a URL do MCP? (ex: [https://xxx.ngrok-free.app/mcp](https://xxx.ngrok-free.app/mcp))"
    в кавычках

Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Invalid escape sequence \. at line 59, column 15: - pattern: "\.(jpg|jpeg|png|webp)" ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-short description короче 40 символов: модели не хватит сигнала для срабатывания
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5354 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5354 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 95
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 1: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 95 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 36.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This banking skill has a real purpose, but it can create PIX and boleto payment requests from broad or ambiguous inputs and stores banking credentials locally, so it needs Review before use.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: malicious · 28 мая 2026 г.