DC ai-course-agent
Автоматически генерирует образовательные курсы по ИИ на основе запросов на естественном языке на китайском языке. Распознает шаблоны, такие как «帮我生成6年级数学分数乘除法的课程», и вызывает API Edustem для создания и предоставления ссылки на курс. Использует SkillPay для оплаты по мере использования (1 токен за курс).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Auto-generates AI education courses from natural language requests in…»
Auto-generates AI education courses from natural language requests in Chinese. Detects patterns like "帮我生成6年级数学分数乘除法的课程" and calls Edustem API to create and return a course link. Uses SkillPay for usage-based billing (1 token per course).
Автоматически генерирует образовательные курсы по ИИ на основе запросов на естественном языке на китайском языке.
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки
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.
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».
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.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
В файлах лежит чужой ключ или токен. Если он живой, ваш агент начнёт ходить в чужие сервисы от чужого имени; если ключ уже отозван, скрипты скилла просто сломаются. Такой ключ мог попасть в скилл вместе с целым рабочим пространством автора, включая личные данные.
Ключ виден всем, кто скачал скилл, и уже мог быть скопирован ботами, которые сканируют каталоги. Отзовите его сейчас, проверьте счета и логи доступа, а потом перевыпустите.
Как улучшить
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- 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 · 11
-
высокая Утечка данных
exfil-webhook-urlREADME.md:39URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес)5. Returns → https://6bb9…app/ai-lesson/{lesson_ref} -
высокая Утечка данных
exfil-webhook-urlsrc/main-session-integration.md:58URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес)https://6bb9…app/ai-lesson/3569…659
Средние и низкие: 9
-
средняя Утечка данных
exfil-webhook-urlsrc/edustem-api.ts:4URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)const API_BASE_URL = "https://6bb9…app/api/v1";
в кавычках -
средняя Утечка данных
exfil-webhook-urlsrc/edustem-api.ts:5URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)const LESSON_BASE_URL = "https://6bb9…app/ai-lesson";
в кавычках -
средняя Секреты в коде
secret-labelled-tokensrc/skillpay.ts:39Токен / ключ рядом с меткой (формат неизвестен — проверьте, что это не живой секрет)const apiKey = 'sk_e…ee5';
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:88Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…cjV+2Z+GK+EEY7…R4x+N3TA…nIr+TMcC…z6Q==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:179Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha512-oGB+Uxlg…BKZ+GTy0…lih/NSHS…cSg==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:198Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…xCA+ORZv…wO5/ywWF…Tag==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:264Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…JbG+vnnQ…1TK+nxAp…hhm+kzE4…g4g==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:304Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…MfZ+71RA…HvA==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-password-literalsrc/skillpay.ts:39Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)const apiKey = 'sk_e…ee5';
Просканировано файлов: 18. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100
- 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: 4, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 745 токенов
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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 238 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.