SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF v19-trust-manifesto

Протокол когнитивного управления сообществом агентов, публичное заявление о доверии v3.3.1. Отраслевой вклад: позиционирование (управление стандартами: action-ref.md, основано на черновике A2A/стандартный вклад: CTEF §3.8, 9-я реализация проверки/экосистемное сотрудничество: перекрестная проверка трех сторон, ключевые участники) + критическое накопление PFG (самая сильная движущая сила в коммерческом измерении) + слияние Microsoft AGT + повествование UUMit.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agent Community认知治理协议公开受信声明v3.3.1。行业贡献定位(规范驱动:action-ref.md源自A2A草案/标准贡…»

Agent Community认知治理协议公开受信声明v3.3.1。行业贡献定位(规范驱动:action-ref.md源自A2A草案/标准贡献:CTEF §3.8第9个验证实现/生态共建:三方交叉验证核心参与方)+PFG临界积蓄状态(商业维度最强驱动力)+微软AGT合并+UUMit叙事。

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: Liuyanfeng1234 v3.3.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 4 879 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Протокол когнитивного управления сообществом агентов, публичное заявление о доверии v3.3.1. Отраслевой вклад: позиционирование (управление стандартами…

Как процесс F 27/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ПроцедураИнфраструктураИИ 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
B
75/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
81
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
27/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.

Утечка данных
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 · 2

  • высокая Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:64
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес)
    > 🧭 **Agent 无感接入引导页**：[Onboarding Page](https://reading-boundaries-hygiene-sheriff.trycloudflare.com/)
Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url skill-card.md:33
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    - [Agent Community Onboarding Page](https://reading-boundaries-hygiene-sheriff.trycloudflare.com/) <br>
    заглушка

Просканировано файлов: 3. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 27/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4879 токенов
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -2207 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 144 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 59 заголовков
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is documentation-only, but it describes automatic agent enrollment and persistent governance tracking without clear consent or data boundaries.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.