SKILLEMALL.ai

AC unified-security

Унифицированный навык безопасности приложений для систем Coding Agent, таких как OpenCode. Используйте при проверке или написании кода, который касается аутентификации, авторизации, пользовательского ввода, платежей, доступа к базе данных, секретов, развертывания, зависимостей или рабочих процессов агентов. Включает OWASP Top 10 (2025), основные моменты ASVS 5.0, безопасность агентного ИИ, ловушки, связанные с кодом, обнаружение небезопасных настроек по умолчанию, сигналы риска в цепочке поставок и усиление действий агента CI/CD.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Unified application security skill for Coding Agent systems like OpenC…»

Unified application security skill for Coding Agent systems like OpenCode. Use when reviewing or writing code that touches authentication, authorization, user input, payments, database access, secrets, deployment, dependencies, or AI/agent workflows. Includes OWASP Top 10 (2025), ASVS 5.0 highlights, agentic AI security, vibe-coded pitfalls, insecure defaults detection, supply chain risk signals, and CI/CD agent action hardening.

ClawHub Agent Skills автор: Selim v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 553 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Унифицированный навык безопасности приложений для систем Coding Agent, таких как OpenCode.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторGitHubИИ и агентыРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (unified-security) не совпадает с папкой (unified-security-auditor)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 91
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1553 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 15. 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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 433 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 91 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a security-review guidance skill with no executable code, though users should control when it saves audit reports to a project.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.