SKILLEMALL.ai

CB agent-poker

Открывает покерные столы (challenge / demo / room / tv), фиксирует сессию в режиме комнаты или tv в виде общей расписки (IOU) и запрашивает историю раздач в Agent Poker Club — пара устройство-код через X, затем управляет всем из любого клиентского агента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Open poker tables (challenge / demo / room / tv), settle a room-mode o…»

Open poker tables (challenge / demo / room / tv), settle a room-mode or tv-mode session into a shareable IOU sheet, and query hand history on Agent Poker Club — device-code pair once via X, then drive everything from any agent client.

ClawHub Agent Skills автор: Ovis v1.30.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 38 183 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Открывает покерные столы (challenge / demo / room / tv), фиксирует сессию в режиме комнаты или tv в виде общей расписки (IOU) и запрашивает историю раздач в…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, стоимость исполнения

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
68/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
74
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Стоимость исполнения вес 6
10
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

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. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:988
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:1575
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:1589
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:1740
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:2541
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    ADDR_MAP=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $CLAY_AGENT_TOKEN" \
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:2728
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
    curl -s -X DELETE "https://agentpoker.club/settlements/$SETTLEMENT_ID?edit_token=…"
    заглушка

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 ≈ 38183 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 38183 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 85Шаги. Шагов: 269, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 12, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 19. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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
  • -241 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 234 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 88 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 269 пунктов
  • +4Есть примеры (44 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a transparent API skill for Agent Poker Club that handles sensitive tokens and IOU links, but the behavior is disclosed, purpose-aligned, and not hidden or deceptive.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 1 июн. 2026 г.