SKILLEMALL.ai

AD aegis-audit

Глубокий аудит безопасности поведения для навыков ИИ и инструментов MCP. Выполняет детерминированный статический анализ (AST + Semgrep + 15 специализированных сканеров), генерацию криптографических файлов блокировки и необязательный анализ намерений с помощью LLM. Используйте при установке, проверке или утверждении любого навыка, инструмента, плагина или сервера MCP — особенно перед первым использованием. Заменяет базовые сводки безопасности полными отчетами по безопасности, сопоставленными с CWE, помеченными OWASP и с указанием строк.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deep behavioral security audit for AI agent skills and MCP tools. Perf…»

Deep behavioral security audit for AI agent skills and MCP tools. Performs deterministic static analysis (AST + Semgrep + 15 specialized scanners), cryptographic lockfile generation, and optional LLM-powered intent analysis. Use when installing, reviewing, or approving any skill, tool, plugin, or MCP server — especially before first use. Replaces basic safety summaries with full CWE-mapped, OWASP-tagged, line-referenced security reports.

ClawHub Agent Skills автор: sanguineseal v0.1.10 4 файла тело ≈ 2 358 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Глубокий аудит безопасности поведения для навыков ИИ и инструментов MCP.

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

АнализаторGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
82
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
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:168
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | Dockerfile Analyzer | Privilege escalation, secrets in ENV/ARG, unpinned images |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:173
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | Combo Analyzer | Multi-capability attack chains (exfiltration, C2, ransomware) |

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "url"

    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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2358 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 441 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +4Есть примеры (16 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    Aegis Audit appears to be a disclosed security-auditing skill; its main risk is an optional LLM mode that can send scanned code to third-party providers if the user enables it.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.