SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF Codex Hook

Интеллектуальная система выполнения задач OpenClaw — поддержка распределения, выполнения, мониторинга задач (упрощенная версия)

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenClaw 智能任务执行系统 - 支持任务派发、执行、监控（精简版）…»

OpenClaw 智能任务执行系统 - 支持任务派发、执行、监控（精简版）

ClawHub Agent Skills автор: lonelybeanz v1.0.2 MIT-0 11 файлов · 8 скриптов тело ≈ 1 307 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Интеллектуальная система выполнения задач OpenClaw — поддержка распределения, выполнения, мониторинга задач (упрощенная версия)

Как процесс F 31/100 · Не запустится — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникРазработкаИнфраструктуратип 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%
77
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

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. 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 · 7

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 7
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url scripts/auto-merge.sh:240
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    response=$(curl -s -X POST "https://api.telegram.org/bot$tg_token/sendMessage" \
    в кавычках
  • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/auto-merge.sh:240
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    response=$(curl -s -X POST "https://api.telegram.org/bot$tg_token/sendMessage" \
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:236
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    DISCORD_WEBHOOK="https://discord.com/api/webhooks/xxx"
    в кавычках
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:255
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    export DISCORD_WEBHOOK="https://discord.com/api/webhooks/xxx"
    в кавычках
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url scripts/notify.sh:41
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    local url="https://api.telegram.org/bot$TELEGRAM_BOT_TOKEN/sendMessage"
    заглушка
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:202
    Чтение файла .env
    export $(cat ~/.openclaw/.env | xargs) && codex-tasks monitor-start 60 &
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:243
    Чтение файла .env
    export $(cat ~/.openclaw/.env | xargs) && codex-tasks monitor-start

Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-short description короче 40 символов: модели не хватит сигнала для срабатывания
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Codex Hook) не совпадает с папкой (codex-hook)
  • 50Шаги. Шагов: 2
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1307 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (8 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 37: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +4Есть примеры (18 блоков кода)
  • +3Все 8 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a task automation tool, but it can run coding agents, restart work, push and merge pull requests, delete branches, and send task details externally without enough safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.