SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB agent-bom-scan

Проверяйте уязвимости в указанном пакете/версии, репозитории, образе контейнера или SBOM, или проверяйте указанный CVE. Обнаруживайте локальные MCP-клиенты только тогда, когда пользователь явно запрашивает такое обнаружение. Запрашивайте цель, когда запрос вроде "проверить" или "это безопасно" не указывает ее.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Check vulnerabilities in a specified package/version, repository, cont…»

Check vulnerabilities in a specified package/version, repository, container image, or SBOM, or inspect a specified CVE. Discover local MCP clients only when the user explicitly requests that discovery. Ask for the target when a request such as "verify" or "is this safe" does not identify one.

ClawHub Agent Skills автор: Agent Bom v0.108.4 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 633 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Проверяйте уязвимости в указанном пакете/версии, репозитории, образе контейнера или SBOM, или проверяйте указанный CVE.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураGitHubИИ и агентыБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
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: 2. 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 68/100

    • 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
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1633 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 293 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a scoped vulnerability-scanning skill with disclosed network lookups and optional, user-requested local MCP configuration discovery.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 окт. 2026 г.