SKILLEMALL.ai

BD redteam-selfattack

Самостоятельная защита красной команды: на основе заданной целевой политики, генерация атакующих зондов из известных шаблонов атак (внедрение подсказок/ролевая игра с обходом ограничений/запутывание кода/OOD/неоднозначность), каждая с ground-truth красной команды, расчет частоты смены и слепых зон для целевой политики, вывод показателя робастности и списка слепых зон. Позволяет агенту активно генерировать атакующие образцы, тестировать себя и самостоятельно выявлять слепые зоны — мета-управленческая способность, отсутствующая у обычных больших языковых моделей, является уровнем безопасности «надежно превосходящей».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«红队自我攻防:给定目标策略,从已知攻击模板(提示注入/jailbreak角色扮演/编码混淆/ OOD/歧义)生成对抗探针,每条带红队 gro…»

红队自我攻防:给定目标策略,从已知攻击模板(提示注入/jailbreak角色扮演/编码混淆/ OOD/歧义)生成对抗探针,每条带红队 ground-truth,跑目标策略统计翻转率与盲区,输出 鲁棒分与盲区清单。让智能体主动生成对抗样本、自己测自己、自己暴露盲区——一线大模型 不具备的元治理能力,是"可靠地超越"的安全收口层。

ClawHub Agent Skills автор: qq435912743 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 245 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Самостоятельная защита красной команды: на основе заданной целевой политики, генерация атакующих зондов из известных шаблонов атак (внедрение…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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: 5. 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 "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "visibility"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 245 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 164 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This red-team testing skill mostly matches its stated purpose, but it includes a broader cross-skill persistence module that can store arbitrary notes and preferences in skill directories.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 14 авг. 2026 г.