SKILLEMALL.ai

AC token-safety-checker

Сканирует openclaw.json на предмет секретов в открытом тексте (токены, ключи API, пароли) и переносит их в переменные окружения с помощью SecretRef. Используйте, когда пользователь просит «проверить безопасность токенов», «сделать секреты приватными», «перенести токены в переменные окружения», «проверить конфигурацию openclaw на секреты» или после любого редактирования openclaw.json, которое могло привести к появлению учетных данных в открытом тексте. Также используйте при первой настройке нового экземпляра OpenClaw.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scan openclaw.json for plaintext secrets (tokens, API keys, passwords)…»

Scan openclaw.json for plaintext secrets (tokens, API keys, passwords) and migrate them to environment variables using SecretRef. Use when the user asks to "check token safety", "privatize secrets", "move tokens to env vars", "audit openclaw config for secrets", or after any openclaw.json edit that may have introduced plaintext credentials. Also use when setting up a new OpenClaw instance for the first time.

ClawHub Agent Skills автор: xinyu v2.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 817 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Сканирует openclaw.json на предмет секретов в открытом тексте (токены, ключи API, пароли) и переносит их в переменные окружения с помощью SecretRef.…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 5
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 817 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 411 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a local secret-audit and migration tool whose sensitive file edits are disclosed and aligned with its purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.