SKILLEMALL.ai

AC Input Safety Guard

Легковесная двухуровневая система защиты ввода для агентов. Используйте этот навык, когда агент должен проверять ввод пользователя перед ответом, блокировать попытки внедрения или утечки подсказок, классифицировать рискованные запросы и возвращать безопасный ответ или ответ о перехвате. Рабочий процесс включает детерминированный предварительный фильтр первого уровня плюс семантический обзор второго уровня, родной для агента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Lightweight two-stage input safety guard for agents. Use this skill wh…»

Lightweight two-stage input safety guard for agents. Use this skill when an agent must screen user input before answering, block prompt injection or prompt leakage attempts, classify risky requests, and either return a safe answer or an interception response. The workflow is stage1 deterministic prefilter plus stage2 agent-native semantic review.

ClawHub Agent Skills автор: SkywingsWang v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 637 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Легковесная двухуровневая система защиты ввода для агентов.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3

    ✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 3 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.

    Просканировано файлов: 8. 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)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Input Safety Guard) не совпадает с папкой (input-safety-guard)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 88
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1637 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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 348 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 88 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent input-screening skill that checks user messages before answering and does not show hidden data access, persistence, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.