SKILLEMALL.ai

BD agentverse-cli

Публикуйте, находите и управляйте AI-навыками, агентами, рабочими процессами, душами и подсказками на рынке AgentVerse. Используйте при работе с CLI AgentVerse для поиска/публикации артефактов, аутентификации или управления компонентами экосистемы AI-агентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Publish, discover, and manage AI skills, agents, workflows, souls and…»

Publish, discover, and manage AI skills, agents, workflows, souls and prompts from the AgentVerse marketplace. Use when working with the agentverse CLI to search/publish artifacts, authenticate, or manage AI agent ecosystem components.

ClawHub Agent Skills автор: Hal v0.1.4 MIT-0 4 файла тело ≈ 871 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Публикуйте, находите и управляйте AI-навыками, агентами, рабочими процессами, душами и подсказками на рынке AgentVerse.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
86
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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

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

Опасные команды средняя серьёзность

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

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

    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

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 6
    • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README.md:9
      Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
      curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/loonghao/agentverse/main/install.sh | bash
    • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host SKILL.md:27
      Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
      curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/loonghao/agentverse/main/install.sh | bash
    • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host skill.json:18
      Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (строковый литерал в коде, не выполняется)
      "linux": "curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/loonghao/agentverse/main/install.sh | bash",
      строка в коде
    • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host skill.json:19
      Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (строковый литерал в коде, не выполняется)
      "macos": "curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/loonghao/agentverse/main/install.sh | bash",
      строка в коде
    • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host SKILL.md:14
      Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      linux: "curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/loonghao/agentverse/main/install.sh | bash"
      в кавычках
    • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host SKILL.md:15
      Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      macos: "curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/loonghao/agentverse/main/install.sh | bash"
      в кавычках

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Шаги. Шагов: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 871 токенов

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 235 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent AgentVerse marketplace CLI helper, but installation, saved credentials, public/account actions, and self-updates should be used deliberately.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.