SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DC multi-agent-brand-studio

(описание отсутствует)

Не рекомендуетсянизкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: kuannnn v1.0.3 MIT-0 46 файлов · 1 скрипт тело ≈ 3 627 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, отчётность по ходу

ПроцедураИИ и агентыМаркетингИнфраструктуратип 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
57/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
0
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
Отчётность по ходу вес 2
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.

Широкие права средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-agent-memory-dump assets/workspace/HEARTBEAT.md
    В скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (8) — похоже на дамп с личными данными или токенами
    assets/workspace/HEARTBEAT.md, assets/workspace/IDENTITY.md, assets/workspace/SOUL.md, assets/workspace-creator/SOUL.md, assets/workspace-engineer/SOUL.md

Просканировано файлов: 43. 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 58/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 110
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3627 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 110 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill makes broad but disclosed OpenClaw setup changes for a persistent multi-agent brand workflow, and I found no artifact-backed deception, exfiltration, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.