AD skill-audit
Сканер безопасности для навыков OpenClaw. Анализирует папки навыков и файлы .skill на предмет: внедрения подсказок, утечки данных, вредоносных скриптов, подозрительных сетевых соединений, опасных шаблонов кода и несанкционированного доступа. Используйте, когда: (1) ПЕРЕД установкой любого навыка из ClawHub или Интернета — всегда сканируйте сначала, (2) аудит уже установленного навыка, (3) проверка состояния безопасности навыка, (4) проверка используемых навыком API/MCP/переменных среды, или (5) пользователь спрашивает «безопасен ли этот навык?». ВАЖНО: Этот навык действует как крючок безопасности перед установкой. Когда навык clawhub используется для установки нового навыка, ВСЕГДА запускайте skill-audit на установленном навыке ПЕРЕД подтверждением успеха пользователю.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Security scanner for OpenClaw skills. Analyzes skill folders and .skil…»
Security scanner for OpenClaw skills. Analyzes skill folders and .skill files for: prompt injection, data exfiltration, malicious scripts, suspicious network connections, dangerous code patterns, and unauthorized access. Use when: (1) BEFORE installing any skill from ClawHub or the internet — always scan first, (2) auditing an already-installed skill, (3) reviewing a skill's security posture, (4) checking what APIs/MCPs/env vars a skill uses, or (5) the user asks 'is this skill safe?'. IMPORTANT: This skill acts as a pre-install security hook. When the clawhub skill is used to install a new skill, ALWAYS run skill-audit on the installed skill BEFORE confirming success to the user.
Сканер безопасности для навыков OpenClaw.
Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 1 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (skill-audit) не совпадает с папкой (openclaw-skill-audit)
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 24
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 715 токенов
- high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
- low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 689 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.