SKILLEMALL.ai

AD skills-audit

Аудит локально установленных навыков агента на предмет проблем безопасности/политики с использованием CLI SkillLens (`skilllens scan`, `skilllens config`). Используйте, когда вас просят просканировать каталог навыков (Codex/Claude) и предоставить отчет об аудите с акцентом на риски на основе `SKILL.md` каждого навыка и прилагаемых ресурсов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit locally installed agent skills for security/policy issues using…»

Audit locally installed agent skills for security/policy issues using the SkillLens CLI (`skilllens scan`, `skilllens config`). Use when asked to scan a skills directory (Codex/Claude) and produce a risk-focused audit report based on each skill's `SKILL.md` and bundled resources.

ClawHub Agent Skills автор: jzargona v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 901 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Аудит локально установленных навыков агента на предмет проблем безопасности/политики с использованием CLI SkillLens (skilllens scan, skilllens config).

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: skills-audit (ClawHub)

Как улучшить

    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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3

    ✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 3 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.

    Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (skills-audit) не совпадает с папкой (skill-audit)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 40
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 901 токенов

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 280 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill gives coherent, user-directed instructions for auditing local agent skills and does not show hidden, destructive, or data-exfiltrating behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 1 июл. 2026 г.