SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DC agent-selector

(описание отсутствует)

Не рекомендуетсянизкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: Krislu v1.0.3 MIT-0 80 файлов тело ≈ 1 535 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 агентытип 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
56/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
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

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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security agency-agents/engineering/engineering-threat-detection-engineer.md:33
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - 通过 atomic red team 测试或紫队演练验证检测是否真的能触发
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token agency-agents/engineering/engineering-threat-detection-engineer.md:244
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    run: pip install sigma-cli pySigma-backend-splunk pySi…der
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token agency-agents/engineering/engineering-threat-detection-engineer.md:283
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    pySi…der \
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security agency-agents/engineering/engineering-threat-detection-engineer.md:404
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    4. 使用 atomic red team 测试 T1003.001 进行验证
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security agency-agents/engineering/engineering-threat-detection-engineer.md:471
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - 运行 atomic red team 测试或手动模拟确认检测对目标技术触发
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token agency-agents/game-development/unreal-engine/unreal-multiplayer-architect.md:299
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - 为开放世界游戏实现 `URep…n2D`：仅将空间格子内的 Actor 复制给附近客户端
    в кавычках

Просканировано файлов: 80. 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: 48
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1535 токенов
  • 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 0: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -239 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
  • +4Есть примеры (18 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The selector code is mostly read-only, but the bundled prompt library includes under-scoped guidance for sensitive actions like payments, production deployments, user-data experiments, public-content manipulation, and shared memory.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.