SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC Skill Scanner

Сканер безопасности для предварительной установки навыков ClawHub. Анализирует любой SKILL.md на предмет инъекций подсказок, шаблонов утечки данных, вредоносных команд bash, опечаток и красных флагов качества перед установкой. Учитывая, что более 13% навыков ClawHub были помечены как имеющие проблемы с безопасностью, сканируйте перед установкой. Активируется по запросам "scan skill", "audit skill", "is this skill safe", "check skill security", "/skill-scanner".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pre-install security scanner for ClawHub skills. Analyzes any SKILL.md…»

Pre-install security scanner for ClawHub skills. Analyzes any SKILL.md for prompt injection, data exfiltration patterns, malicious bash commands, typosquatting, and quality red flags before you install. Given that 13%+ of ClawHub skills have been flagged for security issues, scan before you install. Triggers on "scan skill", "audit skill", "is this skill safe", "check skill security", "/skill-scanner".

ClawHub Agent Skills автор: Lucius Pang v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 216 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Сканер безопасности для предварительной установки навыков ClawHub.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, отчётность по ходу

АнализаторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
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 · 6

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 6

    ✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 6 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.

    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)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Skill Scanner) не совпадает с папкой (phy-skill-scanner)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 53
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2216 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 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)
    • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 405 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed scanner for reviewing other skill files, and its examples, file/URL inputs, and batch mode fit that purpose without hidden execution or credential handling.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.