SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC yichen-trash-bag

奕辰 мусорные пакеты (Yichen Trash Bag) — Skill для умного клиентского сервиса в электронной коммерции. Активируется, когда пользователь спрашивает о мусорных пакетах, одноразовых товарах и других бытовых мелочах: включает рекомендации товаров, характеристики, скидки, доставку, логистику, послепродажное обслуживание, оптовые закупки и т. д. Подходит для сценариев обслуживания клиентов в электронной коммерции. Ключевые слова для активации: 奕辰垃圾袋, 奕辰家居, 垃圾袋, 钢袋, 抽绳垃圾袋, 平口垃圾袋, 背心垃圾袋, 一次性用品, 厨房垃圾袋, 卫生间垃圾袋, 加厚垃圾袋, 垃圾袋批发, 家用垃圾袋, 商用垃圾袋.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«奕辰垃圾袋（Yichen Trash Bag）电商智能客服Skill。当用户咨询垃圾袋、一次性用品等家居日杂商品时触发：包括商品推荐、规格参…»

奕辰垃圾袋（Yichen Trash Bag）电商智能客服Skill。当用户咨询垃圾袋、一次性用品等家居日杂商品时触发：包括商品推荐、规格参数、价格优惠、发货物流、售后退换、批发合作等。适用于电商客服场景。触发关键词：奕辰垃圾袋、奕辰家居、垃圾袋、钢袋、抽绳垃圾袋、平口垃圾袋、背心垃圾袋、一次性用品、厨房垃圾袋、卫生间垃圾袋、加厚垃圾袋、垃圾袋批发、家用垃圾袋、商用垃圾袋。

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: liubuq-sys v1.0.1 MIT-0 16 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 512 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 32 ч назад

奕辰 мусорные пакеты (Yichen Trash Bag) — Skill для умного клиентского сервиса в электронной коммерции.

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

ПроцедураТорговляПоддержка клиентовМаркетингтип 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
C
69/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
69
Качество 40%
68
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.

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 · 6

  • 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: 5
  • средняя Опасные команды cmd-persistence install.ps1:47
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    Register-ScheduledTask -TaskName $TaskName -Action $Action -Trigger $Trigger -Description "奕辰垃圾袋Skill自动更新" | Out-Null
    строка в коде
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README.md:35
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/Liubuq-sys/yichen-trash-bag-skill/main/install.sh | bash
  • 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/yichen-trash-bag-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 "yichen-trash-bag"; then
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention install.sh:50
    Упоминание редактирования crontab
    (crontab -l 2>/dev/null; echo "7 3 * * * $UPDATE_CMD") | crontab -

Просканировано файлов: 16. 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: 119
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1512 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
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 188 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 119 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill’s customer-service content is coherent, but its installers add automatic daily updates and can overwrite existing local files without clear opt-in.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.