AB sentinel-custom-provider-check
Проверяет, что механизм защиты Sentinel по удалению персональных данных/секретов выдерживает маршрутизацию через CUSTOM_PROVIDERS к локально размещенному бэкенду, совместимому с OpenAI (vLLM, TGI, Ollama или любому, поддерживающему /v1/chat/completions) — а не только к собственным маршрутам Sentinel с Anthropic/OpenAI/Google. Запускает локальный контейнер шлюза Sentinel с CUSTOM_PROVIDERS, указывающими на бэкенд, отправляет синтетический пробник персональных данных прямо через него и считывает необработанный ответ самого бэкенда, чтобы подтвердить, что механизм защиты действительно сработал на этом этапе. Используйте, когда пользователь говорит: "проверить, удаляет ли Sentinel через мою пользовательскую модель", "проверить механизмы защиты Sentinel на моем локальном бэкенде", "протестировать удаление CUSTOM_PROVIDERS", "видит ли мой сервер vLLM/Ollama персональные данные".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Verifies that Sentinel's PII/secret redaction guardrail survives routi…»
Verifies that Sentinel's PII/secret redaction guardrail survives routing through CUSTOM_PROVIDERS to a self-hosted OpenAI-compatible backend (vLLM, TGI, Ollama, or anything speaking /v1/chat/completions) — not just Sentinel's first-party Anthropic/OpenAI/Google routes. Starts the local Sentinel gateway container with CUSTOM_PROVIDERS pointed at the backend, sends a synthetic-PII probe straight through it, and reads the backend's own raw response to confirm the guardrail actually fired on that hop. Use when: user says "check if Sentinel redacts through my custom model", "verify Sentinel guardrails on my self-hosted backend", "test CUSTOM_PROVIDERS redaction", or "does my vLLM/Ollama server see PII".
Проверяет, что механизм защиты Sentinel по удалению персональных данных/секретов выдерживает маршрутизацию через CUSTOMPROVIDERS к локально размещенному…
Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
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».
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
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
средняя Утечка данных
net-redirectable-api-keyskill.py:89Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
-
средняя Утечка данных
exfil-webhook-urlskill.py:194URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)f"https://api.telegram.org/bot{token}/sendMessage",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 69/100
- 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
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 17
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1357 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 707 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.