SKILLEMALL.ai

BD cue-legal-practice-cases

База данных сложных юридических практических случаев — что делать, если вы не уверены в гражданском или уголовном споре? Ищите общедоступные судебные решения, ответы регулирующих органов и практические примеры по вашему спорному вопросу, чтобы увидеть, как суды решают аналогичные дела, сколько присуждают и в чем заключаются спорные моменты. Позволяет обычным людям предсказывать шансы на выигрыш в суде, а юристам — работать быстрее и обоснованнее. Триггеры: сложные юридические вопросы, практические случаи, судебная практика, поиск аналогичных дел, судебные правила, практические примеры, спорные моменты, юридическая практика, ответы регуляторов, поиск прецедентов, развод, наследство, трудовой арбитраж, кредитные споры, ДТП, уголовная защита, legal practice cases

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«疑难法律实操案例库 — 遇到民事、刑事纠纷拿不准怎么办?围绕你的争议点检索公开裁判文书、监管问答与实务案例,看同类案子法院怎么判、赔多少、争…»

疑难法律实操案例库 — 遇到民事、刑事纠纷拿不准怎么办?围绕你的争议点检索公开裁判文书、监管问答与实务案例,看同类案子法院怎么判、赔多少、争议焦点在哪。普通人预判官司胜算,律师办案更快更有据。 Triggers: 疑难法律、实操案例、裁判口径、类案检索、裁判规则、实务案例、争议焦点、法律实操、监管问答、判例检索、离婚、继承、劳动仲裁、借贷纠纷、交通事故、刑事辩护、legal practice cases

ClawHub Agent Skills автор: panting09266-ai v1.0.13 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 432 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

База данных сложных юридических практических случаев — что делать, если вы не уверены в гражданском или уголовном споре?

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураWordИИ и агентыПоддержка клиентовтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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

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.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:171
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    echo "=== 2/3 Cue 服务 ===" && curl -sS --max-time 10 "https://cuecue.cn/api/health" -H "Authorization: Bearer $CUE_KEY"
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:172
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    echo "=== 3/3 搭子 ===" && curl -sS --max-time 10 "https://cuecue.cn/api/playbook" -H "Authorization: Bearer $CUE_KEY" | python3 -c "import sys,json;scenes=json.load(sys.stdin).get('data',{}).get('scene

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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1432 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 203 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill has a coherent legal-research purpose, but it asks users to run an unpinned external Python runner and send sensitive legal questions to Cue with limited safeguards.
LLM: suspicious (high) · 8 сент. 2026 г.