SKILLEMALL.ai

AB feelgoodbot

Настройка мониторинга целостности файлов feelgoodbot и двухфакторной аутентификации TOTP для macOS. Используйте, когда пользователь хочет обнаружить вредоносное ПО, отслеживать несанкционированные изменения системы, настраивать оповещения безопасности или требовать проверку OTP для конфиденциальных действий агента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Set up feelgoodbot file integrity monitoring and TOTP step-up authenti…»

Set up feelgoodbot file integrity monitoring and TOTP step-up authentication for macOS. Use when the user wants to detect malware, monitor for system tampering, set up security alerts, or require OTP verification for sensitive agent actions.

ClawHub Agent Skills автор: Kris Hansen v1.1.0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 886 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Настройка мониторинга целостности файлов feelgoodbot и двухфакторной аутентификации TOTP для macOS.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности

АнализаторИнфраструктураИИ и агентыБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Инструменты и файлы вес 18
60
Когда включается вес 12
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    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 70/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 29, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1886 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 241 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is purpose-aligned security tooling, but its setup path installs mutable remote code as a persistent daemon and changes Clawdbot webhook configuration without enough containment.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.