SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD Etalon GDPR Scan

Полный аудит соответствия GDPR для любого веб-сайта или кодовой базы с использованием ETALON CLI. Сканирует трекеры (база данных из 111 тыс.+ доменов), проверяет нарушения согласия, сравнивает политику конфиденциальности с реальностью, отображает потоки данных PII и генерирует отчеты о соответствии. Возвращает структурированный JSON. Требуется локальная установка etalon-cli (cargo install etalon-cli). Бесплатно и с открытым исходным кодом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Full GDPR compliance audit for any website or codebase using the ETALO…»

Full GDPR compliance audit for any website or codebase using the ETALON CLI. Scans for trackers (111k+ domain database), tests consent violations, checks privacy policy vs reality, maps PII data flows, and generates compliance reports. Returns structured JSON. Requires etalon-cli installed locally (cargo install etalon-cli). Free and open source.

ClawHub Hermes автор: Nico Lumma v0.9.6 MIT-0 2 файла тело ≈ 885 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Полный аудит соответствия GDPR для любого веб-сайта или кодовой базы с использованием ETALON CLI.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторПравоБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 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)
  • предупреждение description-long-hermes description 349 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "compatible_with"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires_bins"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "scenarios"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "sample_output"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "chains"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "human_message_example"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Etalon GDPR Scan) не совпадает с папкой (etalon-gdpr)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 885 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 348 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed GDPR audit helper that runs a local CLI, with expected caution around codebase reads and optional file-changing commands.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.