SKILLEMALL.ai

AB hal-vault

Безопасно хранит, ищет и использует секреты (API-ключи, токены, пароли, SSH-ключи) с помощью hal-vault, локального хранилища секретов, зашифрованного SSH-ключом. Используйте, когда пользователь делится учетными данными, которые следует сохранить, спрашивает, какие секреты хранятся или где находится ключ, или когда команде/рабочему процессу требуется внедрение секрета. Основной принцип — никогда не выводить необработанные значения секретов в чат, журналы или файлы; ссылайтесь на секреты только по их замаскированной форме и используйте --reveal исключительно внутри подстановки команд.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Securely store, search, and use secrets (API keys, tokens, passwords,…»

Securely store, search, and use secrets (API keys, tokens, passwords, SSH keys) with hal-vault, an SSH-key encrypted local secret store. Use when the user shares a credential that should be saved, asks what secrets are stored or where a key is, or when a command/workflow needs a secret injected. Core discipline - never print raw secret values into chat, logs, or files; reference secrets only by their masked form, and use --reveal exclusively inside command substitution.

ClawHub Agent Skills автор: OFOX AI v1.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 367 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Безопасно хранит, ищет и использует секреты (API-ключи, токены, пароли, SSH-ключи) с помощью hal-vault, локального хранилища секретов, зашифрованного…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1367 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

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 474 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a coherent local secret-vault skill, but it needs review because its instructions may expose real credentials in command transcripts and install an unpinned credential-handling binary.
    LLM: suspicious (high) · 8 сент. 2026 г.