SKILLEMALL.ai

BF vibelock

VibeLock — навык коммерциализации безопасности для разработчиков ИИ. Охватывает все языки и архитектуры: шифрование кода/обфускация/упаковка установочных пакетов/распространение лицензий/защита от взлома/руководство по тестированию на проникновение и защите, а также взаимодействие с платформой VibeLock (активация API лицензирования и проверка пульса, проверка подписи Ed25519, защита от несанкционированного доступа к хранилищу, напоминания о продлении срока действия, отчетность о телеметрии, автоматизированное обслуживание Open API). Предоставляет четыре уровня защиты A/B/C/D (уровень D — максимальная защита, полностью открытый исходный код и бесплатный, ИИ автоматически генерирует код C), с диалоговым руководством и нулевой локальной зависимостью. Используется, когда пользователь упоминает ключевые слова, такие как шифрование, блокировка, упаковка, лицензирование, защита от взлома, усиление безопасности, установочный пакет, license, activation, code protection, obfuscation, packaging, anti-debug.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«VibeLock - AI 开发者安全商业化 Skill。覆盖全语言全架构:代码加密/混淆/打包安装包/授权分发/防破解/攻防测试引导,以及…»

VibeLock - AI 开发者安全商业化 Skill。覆盖全语言全架构:代码加密/混淆/打包安装包/授权分发/防破解/攻防测试引导,以及 VibeLock 平台协同(授权 API 激活与心跳、Ed25519 验签、防篡改存储、到期提醒续费、遥测上报、Open API 自动化维护)。提供 A/B/C/D 四级保护方案(方案 D 极致保护全开源免费,AI 自动生成 C 代码),纯对话引导零本地依赖。当用户提到加密、上锁、打包、授权、防破解、安全加固、安装包、license、activation、code protection、obfuscation、packaging、anti-debug 等关键词时使用。

ClawHub Agent Skills автор: PandLeeAI v0.1.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 19 694 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

VibeLock — навык коммерциализации безопасности для разработчиков ИИ.

Как процесс F 33/100 · Не запустится — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 8. 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 ≈ 19694 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 19694 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (vibelock) не совпадает с папкой (vibelock-skill)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 74
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2100 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 307 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 92 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
  • +4Есть примеры (88 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill’s main goal is coherent, but it gives itself broad update, file-modification, credential-reuse, and platform-management powers without enough user control.
LLM: suspicious (high) · 10 авг. 2026 г.