SKILLEMALL.ai

AB openclaw-tool-audit

Аудит раскрытия инструментов агента OpenClaw по сравнению с фактическим использованием. Используйте при проверке разрешенных инструментов, выявлении широких или неиспользуемых разрешений на инструменты или проверке того, не являются ли конфигурации инструментов агента слишком строгими. Использует уже установленный доверенный локальный CLI и может выводить сводки в формате markdown или JSON. Репозиторий: https://github.com/pfrederiksen/openclaw-tool-audit

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit OpenClaw agent tool exposure versus observed use. Use when revie…»

Audit OpenClaw agent tool exposure versus observed use. Use when reviewing allowed tools, spotting broad or unused tool allowances, or checking whether agent tool configs are tighter than necessary. Uses an already-installed trusted local CLI and can emit markdown or JSON summaries. Repository: https://github.com/pfrederiksen/openclaw-tool-audit

ClawHub Agent Skills автор: Paul Frederiksen v0.1.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 637 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Аудит раскрытия инструментов агента OpenClaw по сравнению с фактическим использованием.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, отчётность по ходу

АнализаторGitHubИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Audit OpenClaw agent tool exposure versus observed use. Use when r… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 637 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 347 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a transparent, instruction-only helper for running a trusted local OpenClaw tool-audit CLI, with its sensitive local data access clearly disclosed.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.