SKILLEMALL.ai

AD moltblock - Trust Layer for AI Agents

Контроль проверки для артефактов, сгенерированных ИИ. Проверки политик для выявления опасных шаблонов перед выполнением.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Verification gating for AI-generated artifacts. Policy checks to catch…»

Verification gating for AI-generated artifacts. Policy checks to catch dangerous patterns before execution.

ClawHub Agent Skills автор: meshailabs v0.11.9 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 103 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Контроль проверки для артефактов, сгенерированных ИИ.

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

АнализаторGitHubРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Опасные команды cmd-privilege SKILL.md:45
      Повышение привилегий / права на запись для всех (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - **High risk** (always verify): Destructive operations (`rm -rf`, `DROP TABLE`), privilege escalation (`sudo`, `chmod 777`), credential/key access (`.ssh/`, `id_rsa`, `.env`), system modification, ra
      в кавычках
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:45
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **High risk** (always verify): Destructive operations (`rm -rf`, `DROP TABLE`), privilege escalation (`sudo`, `chmod 777`), credential/key access (`.ssh/`, `id_rsa`, `.env`), system modification, ra

    Просканировано файлов: 2. 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)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (moltblock - Trust Layer for AI Agents) не совпадает с папкой (moltblock)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1103 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 107: рекомендуется 120–800 символов
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill is coherent as an LLM-backed verification tool, with standard but real npm/package and API-key handling risks users should understand.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 10 сент. 2026 г.