BD raigo-owasp-llm
RAIGO × OWASP LLM Top 10 — официальные правила применения OWASP LLM Top 10 (2025) для агентов OpenClaw. Охватывает все 10 рисков LLM OWASP: внедрение команд, небезопасная обработка вывода, отравление обучающих данных, отказ в обслуживании модели, уязвимости цепочки поставок, раскрытие конфиденциальной информации, небезопасный дизайн плагинов, чрезмерное делегирование полномочий, чрезмерная зависимость и кража модели. Каждое правило напрямую сопоставляется с эталонным документом OWASP LLM. Работает «из коробки» без движка, без этапа компиляции и без дополнительной настройки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«RAIGO × OWASP LLM Top 10 — official OWASP LLM Application Security Top…»
RAIGO × OWASP LLM Top 10 — official OWASP LLM Application Security Top 10 (2025) enforcement rules for OpenClaw agents. Covers all 10 OWASP LLM risks: prompt injection, insecure output handling, training data poisoning, model denial of service, supply chain vulnerabilities, sensitive information disclosure, insecure plugin design, excessive agency, overreliance, and model theft. Each rule maps directly to the OWASP LLM reference. Works out of the box with no engine, no compile step, and no additional setup.
RAIGO × OWASP LLM Top 10 — официальные правила применения OWASP LLM Top 10 (2025) для агентов OpenClaw.
Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 1 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (raigo-owasp-llm) не совпадает с папкой (raigo-owasp-top-10-llm)
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 64
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3639 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 512 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.