SKILLEMALL.ai

DF local-webapp-delivery

Доставляйте локальные веб-приложения без зависимостей в среде WorkBuddy (Windows), обходя эксклюзивные для локальной машины проблемы, которые не покрываются официальными тестовыми навыками. Используйте, когда пользователь хочет запустить локальное веб-приложение / однофайловый инструмент / библиотеку примеров / доску / виджет на своей машине или проверить, действительно ли только что написанный HTML/JS/Python работает. Эксклюзивное покрытие: Bash без coreutils, bash как точка запуска WSL, rm — битый shim, PowerShell не отражает stdout, cwd дрейфует, панель предварительного просмотра активируется через HEAD — этого не встретить в чистой среде Linux.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«在 WorkBuddy(Windows)环境里交付零依赖本地 Web 应用,并绕开官方测试技能完全不覆盖的本机专属坑。当用户要在本机跑起来一…»

在 WorkBuddy(Windows)环境里交付零依赖本地 Web 应用,并绕开官方测试技能完全不覆盖的本机专属坑。当用户要在本机跑起来一个本地 Web 应用 / 单文件工具 / 案例库 / 看板 / 小工具,或要验证刚写完的 HTML/JS/Python 交付物真的能工作时使用。独家覆盖:Bash 缺 coreutils、bash 是 WSL 启动桩、rm 是坏 shim、PowerShell 不回显 stdout、cwd 漂移、预览面板靠 HEAD 探活——这些在干净 Linux 环境里遇不到。

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: robin v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 7 297 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 14 дн назад

Доставляйте локальные веб-приложения без зависимостей в среде WorkBuddy (Windows), обходя эксклюзивные для локальной машины проблемы, которые не покрываются…

Как процесс F 33/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/test_*.py

ПроцедураGitHubРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
D
68/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
82
Качество 40%
47
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/test_*.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
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.

Утечка данных
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.

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.
  2. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  3. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  4. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 1

  • высокая Утечка данных exfil-read-secret-files SKILL.md:480
    Чтение файлов с учётными данными / секретами
    m = re.search(r'https?://([^:]+):([^@]+)@github\.com', open(os.path.expanduser('~/.git-credentials')).read())

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7297 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/test_*.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "visibility"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "subCategories"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/test_*.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/test_*.py
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 18, без проверки текущего состояния
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7297 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 66
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (11 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 253 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 45 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
  • +4Есть примеры (42 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 47.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly a local web app delivery guide, but it also tells an agent to read stored GitHub credentials and use them for repository creation and pushes.
LLM: suspicious (high) · 20 сент. 2026 г.