SKILLEMALL.ai

DC wenqisheng-ear-care

Интеллектуальный навык для клиентов салонов визуальной чистки ушей. Активируется, когда пользователь спрашивает любую информацию о салоне визуальной чистки ушей «Вэнь Ци Шэн Эр Цин Сун» (название салона): включая часы работы, навигацию по адресу, правила записи, перечень услуг, пакетные предложения, пароль от Wi-Fi, корпоративную культуру, ответы на вопросы о профессиональных знаниях по чистке ушей и уходу за глазами и т. д. Подходит для сценариев обслуживания клиентов в сфере красоты/салонов чистки ушей, поддерживает диалоги с подсказками и структурированный поиск информации. Ключевые слова для активации: Вэнь Ци Шэн, Эр Цин Сун, визуальная чистка ушей, чистка ушей, уход за ушами, уход за глазами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«可视采耳门店智能客服Skill。当用户询问关于闻其声耳轻松可视采耳(门店名称)的任何信息时触发:包括营业时间、地址导航、预约规则、服务项目、…»

可视采耳门店智能客服Skill。当用户询问关于闻其声耳轻松可视采耳(门店名称)的任何信息时触发:包括营业时间、地址导航、预约规则、服务项目、套餐优惠、Wi-Fi密码、企业文化、采耳及眼部护理专业知识问答等。适用于美业/采耳门店的AI客服场景,支持引导式话术和结构化信息查询。触发关键词:闻其声、耳轻松、可视采耳、采耳、耳部护理、眼部护理。

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: liubuq-sys v1.1.1 MIT-0 29 файлов · 3 скрипта тело ≈ 1 528 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Интеллектуальный навык для клиентов салонов визуальной чистки ушей.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
D
52/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
42
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Утечка данных средняя серьёзность

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

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.
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 · 12

  • высокая Опасные команды cmd-persistence install.ps1:47
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    Register-ScheduledTask -TaskName $TaskName -Action $Action -Trigger $Trigger -Description "闻其声采耳Skill自动更新" | Out-Null
  • высокая Опасные команды cmd-persistence install.sh:50
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    (crontab -l 2>/dev/null; echo "7 3 * * * $UPDATE_CMD") | crontab -
Средние и низкие: 10
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key bot-server/ai_client.py:41
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README_EN.md:16
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/Liubuq-sys/wenqisheng-ear-care-skill/main/install.sh | bash
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README.md:18
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/Liubuq-sys/wenqisheng-ear-care-skill/main/install.sh | bash
  • низкая Утечка данных read-dotenv bot-server/main.py:8
    Чтение файла .env (в кавычках — упоминание, а не команда)
    cp .env.example .env  # 编辑填好 API Key
    в кавычках
  • низкая Утечка данных read-dotenv bot-server/README.md:14
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host install.sh:6
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (комментарий в коде)
    #   curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/Liubuq-sys/wenqisheng-ear-care-skill/main/install.sh | bash
    комментарий
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention install.sh:49
    Упоминание редактирования crontab
    if ! crontab -l 2>/dev/null | grep -q "auto_update.sh"; then
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention install.sh:50
    Упоминание редактирования crontab
    (crontab -l 2>/dev/null; echo "7 3 * * * $UPDATE_CMD") | crontab -
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README_EN.md:38
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    → If not: run 'bash -c "curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/Liubuq-sys/wenqisheng-ear-care-skill/main/install.sh | bash"'
    в кавычках
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README.md:40
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    → 如不存在,运行: bash -c 'curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/Liubuq-sys/wenqisheng-ear-care-skill/main/install.sh | bash'
    в кавычках

Просканировано файлов: 29. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 100
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1528 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -36 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 169 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 100 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill has a real customer-service purpose, but it also installs self-updating code, changes agent behavior on broad keywords, and contains unrelated development-bot functionality that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.