SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DC mql-compiler

Компилируйте исходные коды MQL4 (.mq4) и MQL5 (.mq5) в .ex4/.ex5 в Linux с помощью команды mql-compiler и читайте ошибки компиляции.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Compile MQL4 (.mq4) and MQL5 (.mq5) sources to .ex4/.ex5 on Linux with…»

Compile MQL4 (.mq4) and MQL5 (.mq5) sources to .ex4/.ex5 on Linux with the mql-compiler command, and read its compile errors.

ClawHub Agent Skills автор: Ciprian Mandache v0.4.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 130 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Компилируйте исходные коды MQL4 (.mq4) и MQL5 (.mq5) в .ex4/.ex5 в Linux с помощью команды mql-compiler и читайте ошибки компиляции.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураDockerРазработкатип 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
D
76/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
75
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host references/installation.md:10
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/psyb0t/docker-mql-compiler/master/install.sh | bash
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host references/installation.md:16
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/psyb0t/docker-mql-compiler/master/install.sh | sudo bash -s -- --system
  • средняя Опасные команды cmd-privilege references/installation.md:16
    Повышение привилегий / права на запись для всех
    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/psyb0t/docker-mql-compiler/master/install.sh | sudo bash -s -- --system
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host references/installation.md:45
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/psyb0t/docker-mql-compiler/master/install.sh | bash -s -- --uninstall
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host SKILL.md:19
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/psyb0t/docker-mql-compiler/master/install.sh | bash

Просканировано файлов: 3. 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 "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2130 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 125 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent MQL compiler helper, but its install instructions ask users or agents to run mutable remote shell scripts, including an optional sudo install path.
LLM: suspicious (high) · 10 окт. 2026 г.