SKILLEMALL.ai

AC setup-validator

Проверяйте безопасность установки OpenClaw, проверяя распространенные ошибки безопасности и проблемы настройки. Используйте этот навык при первоначальной настройке, периодических проверках или всякий раз, когда требуется проверка безопасности. Проверки включают: чрезмерные разрешения, небезопасные плагины, отсутствие песочницы, устаревшие зависимости и многое другое. Предоставляет действенные предупреждения с исправлениями и четкую документацию для решения проблем.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Validate OpenClaw installation safety by checking for common security…»

Validate OpenClaw installation safety by checking for common security misconfigurations and setup issues. Use this skill during initial setup, periodic heartbeats, or whenever security validation is required. Checks include: excessive permissions, unsafe plugins, missing sandboxing, outdated dependencies, and more. Provides actionable warnings with fixes and clear documentation for resolving issues.

ClawHub Agent Skills автор: MarcusY2k v1.0.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 497 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проверяйте безопасность установки OpenClaw, проверяя распространенные ошибки безопасности и проблемы настройки.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/CHECKS.md:11
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Potential for privilege escalation attacks.

    Просканировано файлов: 6. 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 57/100

    • 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
    • 50Шаги. Шагов: 2
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 497 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 402 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent OpenClaw setup checker, but users should run it deliberately because it may contact npm and its documentation includes optional cron and remediation commands.
    LLM: benign (high) · 28 мая 2026 г.