SKILLEMALL.ai

CA wei-cross-research

Перекрестная проверка исследовательских ответов путем параллельного запроса нескольких LLM с синтезом на основе судейства. Уменьшает галлюцинации и выявляет разногласия моделей по вопросам с высокими ставками. 交叉研究:多模型并行查询与裁判合成,通过交叉验证降低幻觉、暴露分歧,适用于高 stakes 决策.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Cross-validate research answers by querying multiple LLMs in parallel…»

Cross-validate research answers by querying multiple LLMs in parallel with judge-based synthesis. Reduces hallucination and surfaces model disagreements for high-stakes questions. 交叉研究:多模型并行查询与裁判合成,通过交叉验证降低幻觉、暴露分歧,适用于高 stakes 决策。

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: Wei Han v1.0.4 MIT-0 21 файл тело ≈ 3 798 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Перекрестная проверка исследовательских ответов путем параллельного запроса нескольких LLM с синтезом на основе судейства.

Как процесс A 88/100 · Дойдёт до конца — слабые места: повторный запуск

АнализаторИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
68/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
56
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
88/100
Дойдёт до конца
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
Входы и предусловия вес 11
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Подмена инструкций
Если установить

В тексте есть фразы вроде «игнорируй предыдущие инструкции» или «теперь ты…». Это попытка перехватить управление агентом: он может нарушить ваши правила, системные ограничения или политику компании.

Автору

Такие фразы не нужны честному скиллу: сформулируйте роль и правила прямо, без отмены чужих инструкций. Иначе сканеры каталогов и корпоративные фильтры заблокируют публикацию.

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.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
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 · 11

  • высокая Подмена инструкций en-ignore-previous scripts/agent.ts:286
    Фраза-перехват ("ignore previous instructions")
    /ignore previous instructions/gi,
Средние и низкие: 10
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/clients/bailian.ts:152
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/clients/openai_compliant.ts:178
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/clients/openrouter.ts:132
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host SKILL.md:84
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -fsSL https://bun.sh/install | bash
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:26
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…7pY+zoMV…h0x/Ptw8…8dg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:43
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…b00+Gxjx…zRc/oZwU…hzA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:111
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha512-vHk/hA7/1Ack…wbo+jaSh…Gtl+A5zq…HFg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:145
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…Dsc+j03S…0oA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:434
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…NS8+tHW7…WOF+PEzk…X4Q==",
    детектор
  • низкая Подмена инструкций en-ignore-previous scripts/agent.ts:265
    Фраза-перехват ("ignore previous instructions") (определение детектора / чёрного списка; комментарий в коде; демонстрация атаки / пример)
    * SECURITY NOTE: The patterns below (e.g., "ignore previous instructions") are
    детекторкомментарийдемонстрация

Просканировано файлов: 20. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "execution"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "env"

Процессный рейтинг: все десять параметров 88/100

  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 57
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3798 токенов
  • 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: 15. 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
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 229 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 38 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed multi-model research skill that sends queries to configured LLM providers and saves local result files, with privacy considerations but no artifact-backed deception or unsafe behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.