SKILLEMALL.ai

DD llm-testing

(описание отсутствует)

Не рекомендуетсянизкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: PandaAI-1337 v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 974 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
D
55/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
0
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
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 · 9

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 9
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security README.md:57
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - **Red Team Operation Simulations:** Creating scenarios where the LLM needs to propose hypothetical red team strategies for educational purposes, ensuring it provides information in a way that's alig
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security skill-card.md:2
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    Provides curated prompts to test LLM security, bias, privacy, alignment, and robustness for authorized AI safety and red team assessments. <br>
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security skill-card.md:14
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    Security researchers, AI safety engineers, and red team operators use this skill to evaluate LLM behavior for bias, privacy leakage, alignment bypasses, and adversarial prompt resistance in authorized
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security skill-card.md:30
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - [AI Red Teaming Best Practices](https://www.anthropic.com/index/red-teaming-language-models) <br>
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:9
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    This skill is designed for security researchers, AI safety engineers, and red team operators to assess LLM vulnerabilities and ensure models:
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:19
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - **Security Auditing**: Red team operations for AI/ML systems
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:143
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    ### Red Team Operations
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:144
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - Use these prompts as part of comprehensive AI red teaming
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:178
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - **Pentest Advisor**: Get strategic guidance for comprehensive AI testing

Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка frontmatter SKILL.md: no YAML frontmatter block found
  • ошибка name-missing SKILL.md: нет поля name во фронтматтере
  • ошибка description-missing SKILL.md: нет description — скилл никогда не сработает

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 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
  • 85Шаги. Шагов: 81, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1974 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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)
  • +3Длина description 0: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 81 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 0.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed LLM red-team prompt collection with risky test prompts, but no executable code, hidden install behavior, or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.