SKILLEMALL.ai

CD Amber_Url_to_Markdown

Инструмент для преобразования URL в Markdown (расширяемая архитектура V4.0). **Поддерживает автоматические триггеры (Hook)**: при отправке пользователем URL автоматически извлекает контент и преобразует его в формат Markdown. Использует расширяемую архитектуру для обработки различных источников, поддерживая такие сайты, как Doubao, WeChat Official Accounts, Zhihu, Juejin и другие.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能 URL 转 Markdown 工具(V4.0 可扩展架构)。**支持自动触发 Hook**,当用户发送 URL 链接时自动抓取内容并转…»

智能 URL 转 Markdown 工具(V4.0 可扩展架构)。**支持自动触发 Hook**,当用户发送 URL 链接时自动抓取内容并转换为 Markdown 格式。采用可扩展的分类处理架构,支持豆包、微信公众号、知乎、掘金等网站。

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: Amber03 v4.0.3 MIT-0 44 файла · 1 скрипт тело ≈ 882 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Инструмент для преобразования URL в Markdown (расширяемая архитектура V4.0). Поддерживает автоматические триггеры (Hook): при отправке пользователем URL…

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
71/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
78
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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

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 · 5

  • высокая Утечка данных intent-browser-credential-store skill-card.md:23
    Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера
    Mitigation: Avoid storing Doubao cookies or pasting Cookie headers unless the operator understands the account-access risk and can remove saved profiles and output files afterward. <br>
Средние и низкие: 4
  • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/amber_url_to_markdown_v4.py:101
    Повышение привилегий / права на запись для всех (строковый литерал в коде, не выполняется)
    "--disable-setuid-sandbox",
    строка в коде
  • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/amber_url_to_markdown_v4.py:114
    Повышение привилегий / права на запись для всех (строковый литерал в коде, не выполняется)
    "--disable-setuid-sandbox",
    строка в коде
  • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/amber_url_to_markdown.py:103
    Повышение привилегий / права на запись для всех (строковый литерал в коде, не выполняется)
    "--disable-setuid-sandbox",
    строка в коде
  • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/amber_url_to_markdown.py:123
    Повышение привилегий / права на запись для всех (строковый литерал в коде, не выполняется)
    "--disable-setuid-sandbox",
    строка в коде

Просканировано файлов: 40. 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-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Amber_Url_to_Markdown) не совпадает с папкой (amber-url-to-markdown)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 36
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 882 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 118: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -38 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This URL-to-Markdown skill is mostly coherent, but its optional auto-trigger hook can run shell commands from crafted chat URLs and it retains authenticated browser state for some sites.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.