SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC seeweb-uptime

Отслеживает веб-сайты, API и cron-задания (watchdogs) с помощью Watch.dog. Используйте, когда пользователь просит «проверить статус моих мониторов», «проверить доступность», «просмотреть watchdogs» или «создать монитор веб-сайта». ВАЖНО: Удаление мониторов и watchdogs требует явного предварительного подтверждения от пользователя. Когда пользователь предоставляет свои учетные данные (WATCHDOG_API_KEY, WATCHDOG_API_URL) или изменяет их, вы ОБЯЗАТЕЛЬНО автоматически выполняете инструмент `list_monitors` в качестве бесшумного теста для проверки соединения, а затем информируете его об успехе, показывая сводку того, что может делать навык.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Monitors websites, APIs, and cron jobs (watchdogs) using Watch.dog. Us…»

Monitors websites, APIs, and cron jobs (watchdogs) using Watch.dog. Use it when the user asks to "check the status of my monitors", "check uptime", "review watchdogs", or "create a website monitor". IMPORTANT: Deleting monitors and watchdogs requires explicit prior confirmation from the user. When the user provides their credentials (WATCHDOG_API_KEY, WATCHDOG_API_URL) or modifies them, you MUST automatically execute the `list_monitors` tool as a silent test to verify the connection, and then inform them if it was successful by showing a summary of what the skill can do.

ClawHub Agent Skills автор: Robinson v1.0.5 5 файлов тело ≈ 780 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Отслеживает веб-сайты, API и cron-задания (watchdogs) с помощью Watch.dog. Используйте, когда пользователь просит «проверить статус моих мониторов»…

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

АнализаторИнфраструктураТексты и документытип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
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

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

    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 · 6

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 6
    • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key index.js:39
      Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
      API key + configurable base URL from environment
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:74
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…GLi+2W/6ao+6Y7gu/RCwR…Kng==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:253
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…GLw+xYSd…cqA==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:308
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…FrF+LTRo…W3g==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:317
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…A6j+hAmM…GbS+kf5c…csw==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:326
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…5bm+c2gQ…aG5+esrLODihIorn+Pe6F…dXA==",
      детектор

    Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "clawhub"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mcp"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 16, без проверки текущего состояния
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 780 токенов

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 580 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This Watch.dog skill appears intended for monitoring management, but it combines credential persistence and destructive account actions with weak user-consent boundaries.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.