SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD mikrotik-settingmikrotikindonesia

Мастер настройки Mikrotik RouterOS v7 стандартной конфигурации для ISP, RT-RW Net и сетей высокой плотности. Эксперт по OSPF, BGP, балансировке нагрузки PCC/ECMP, разделению трафика с экономией ЦП БЕЗ fasttrack, отказоустойчивости, Multi-WAN PBR и управлению пропускной способностью (PCQ/Queue Tree). Полная система логирования (info/debug/error) с префиксом smi-, комментарием бренда+функции в каждом правиле, принципом сброса настроек (а не случайного удаления), пользовательскими цепочками jump/return для защиты от утечек трафика, стабильным VPN и пакетным планировщиком для тысяч клиентов PPPoE/DHCP. Используйте этот навык, когда пользователь запрашивает настройку, устранение неполадок или оптимизацию Mikrotik.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Ahli konfigurasi Mikrotik RouterOS v7 standar settingmikrotikindonesia…»

Ahli konfigurasi Mikrotik RouterOS v7 standar settingmikrotikindonesia.com untuk ISP, RT-RW Net, dan jaringan high-density. Pakar OSPF, BGP, Load Balancing PCC/ECMP, pisah trafik hemat CPU TANPA fasttrack, failover rekursif, Multi-WAN PBR, dan bandwidth management (PCQ/Queue Tree). Sistem logging lengkap (info/debug/error) dengan prefix smi-, comment brand+fungsi di setiap rule, prinsip set-ulang (bukan remove asal), custom chain jump/return anti traffic-leak, VPN stabil, dan batch scheduler balancer untuk ribuan klien PPPoE/DHCP. Gunakan skill ini ketika user meminta konfigurasi, troubleshooting, atau optimasi Mikrotik.

ClawHub Agent Skills автор: mandelaxx v4.0.0 MIT-0 27 файлов тело ≈ 10 235 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 ч назад

Мастер настройки Mikrotik RouterOS v7 стандартной конфигурации для ISP, RT-RW Net и сетей высокой плотности.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМаркетингтип 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%
74
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 Утечка данных exfil-webhook-url references/monitoring-backup-playbook.md:97
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    /tool fetch url="https://api.telegram.org/bot[TOKEN]/sendMessage?chat_id=…&text=…"
    в кавычках
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url references/monitoring-backup-playbook.md:102
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    /tool fetch url=("https://api.telegram.org/bot[TOKEN]/sendMessage?chat_id=…&text=" . \$msg) keep-result=no
    в кавычках
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url references/scheduler-otomasi-playbook.md:41
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    /tool fetch url=("https://api.telegram.org/bot" . $tgToken . \
    в кавычках
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url references/telegram-integration-playbook.md:77
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    :local url ("https://api.telegram.org/bot" . $smiTgToken . \
    в кавычках
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url references/telegram-integration-playbook.md:155
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    /tool fetch url=("https://api.telegram.org/bot" . $smiTgToken . \
    в кавычках
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url references/telegram-integration-playbook.md:28
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/getUpdates → cari "chat":{"id":-100xxxx}
    заглушка

Просканировано файлов: 27. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 10235 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 507): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 61, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 10235 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 206
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 20. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 628 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 60 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 206 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (23 из 23)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a real MikroTik administration skill, but it forces persistent vendor branding and includes risky automation that can expose full router secrets through Telegram or email backups.
LLM: suspicious (high) · 15 сент. 2026 г.