SKILLEMALL.ai

BD Lock File Auditor

Аудитор безопасности и целостности файлов блокировки для проектов JavaScript, Python, Go и Rust. Обнаруживает фантомные зависимости (пакеты в файле блокировки, но не в манифесте), дрейф файла блокировки (манифест изменен без повторного запуска установки), аномалии хешей целостности (отсутствующие, неправильно сформированные или дублирующиеся хеши SHA-512/SHA-256, указывающие на подделку), вложенные дублирующиеся пакеты, закрепленные с конфликтующими версиями, и отозванные/неопубликованные версии пакетов, все еще закрепленные в файле блокировки. Поддерживает package-lock.json, yarn.lock, pnpm-lock.yaml, poetry.lock, Pipfile.lock, Cargo.lock, go.sum. Генерирует команду CI freshness gate. Обнаруживает поверхность атаки цепочки поставок, которую упускают стандартные сканеры уязвимостей. Нулевой внешний API — чистый локальный анализ файлов. Срабатывает по запросам «lockfile audit», «package-lock security», «phantom dependency», «lockfile drift», «supply chain check», «integrity hash», «/lock-file-audit».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Lockfile security and integrity auditor for JavaScript, Python, Go, an…»

Lockfile security and integrity auditor for JavaScript, Python, Go, and Rust projects. Detects phantom dependencies (packages in lockfile but not in manifest), lockfile drift (manifest changed without re-running install), integrity hash anomalies (missing, malformed, or duplicate SHA-512/SHA-256 hashes that indicate tampering), nested duplicate packages pinned at conflicting versions, and yanked/unpublished package versions still pinned in the lockfile. Supports package-lock.json, yarn.lock, pnpm-lock.yaml, poetry.lock, Pipfile.lock, Cargo.lock, go.sum. Generates a CI freshness gate command. Catches supply-chain attack surface that standard vulnerability scanners miss. Zero external API — pure local file analysis. Triggers on "lockfile audit", "package-lock security", "phantom dependency", "lockfile drift", "supply chain check", "integrity hash", "/lock-file-audit".

ClawHub Agent Skills автор: Lucius Pang v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 5 624 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Аудитор безопасности и целостности файлов блокировки для проектов JavaScript, Python, Go и Rust.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5624 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Lock File Auditor) не совпадает с папкой (phy-lock-file-auditor)
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5624 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 878: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local lockfile auditing skill with some reliability caveats, but no evidence of hidden access, exfiltration, persistence, or automatic project changes.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.