SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC open-cve-scanner

Навык анализа уязвимостей в открытом исходном коде. Когда пользователь вводит название пакета с открытым исходным кодом и используемую версию, он запрашивает уязвимости CVE из трех источников данных: NVD (NIST), OSV.dev (Google) и GitHub Advisory, и создает отчет по безопасности с информацией о последней версии. Вывод возможен в форматах Markdown, Excel/CSV и JSON. Также поддерживается пакетный анализ путем загрузки файлов зависимостей, таких как package.json, requirements.txt. Активируется по запросам, содержащим ключевые слова, такие как «CVE», «취약점» (уязвимость), «vulnerability», «보안 검사» (проверка безопасности), «security audit», «오픈소스 보안» (безопасность открытого исходного кода), «패키지 취약점» (уязвимость пакета), «의존성 검사» (проверка зависимостей), «dependency check». Можно также напрямую вызвать как cve-scanner.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«오픈소스 취약점 분석 스킬. 사용자가 오픈소스 패키지 이름과 사용 중인 버전을 입력하면, NVD(NIST), OSV.dev(G…»

오픈소스 취약점 분석 스킬. 사용자가 오픈소스 패키지 이름과 사용 중인 버전을 입력하면, NVD(NIST), OSV.dev(Google), GitHub Advisory 3개 데이터 소스에서 CVE 취약점을 조회하여 최신 버전 정보와 함께 보안 리포트를 생성한다. 마크다운, Excel/CSV, JSON 형식으로 출력 가능하다. package.json, requirements.txt 등 의존성 파일 업로드를 통한 일괄 분석도 지원한다. "CVE", "취약점", "vulnerability", "보안 검사", "security audit", "오픈소스 보안", "패키지 취약점", "의존성 검사", "dependency check" 등의 키워드가 포함된 요청에서 트리거한다. cve-scanner라는 이름으로 직접 호출할 수도 있다.

ClawHub Agent Skills автор: rebugui v1.0.1 MIT-0 64 файла · 2 скрипта тело ≈ 888 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Навык анализа уязвимостей в открытом исходном коде.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторGitHubБезопасностьтип 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
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: open-cve-scanner (ClawHub)

Чем это грозит

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

Утечка данных средняя серьёзность

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

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/utils/llm_ecosystem_detector.py:54
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment

Просканировано файлов: 64. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 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
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 888 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -316 из 21 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 409 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to be a real CVE scanner, but it has under-disclosed third-party AI lookups, broad external dependency queries, and local persistence that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.