SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD fnnas-fpk-development

Skill для разработки приложений FNNAS FPK — руководство по полному циклу разработки приложений FNNAS FPK на платформе Fei Niu fnOS, охватывающее создание, настройку, сборку, отладку, выпуск.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«FNNAS FPK 应用开发 Skill — 飞牛 fnOS FPK 应用全流程开发指南，覆盖创建、配置、构建、调试、发布…»

FNNAS FPK 应用开发 Skill — 飞牛 fnOS FPK 应用全流程开发指南，覆盖创建、配置、构建、调试、发布

ClawHub Agent Skills автор: 小锋学长生活大爆炸 v1.0.3 MIT-0 3 файла тело ≈ 904 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 35 ч назад

Skill для разработки приложений FNNAS FPK — руководство по полному циклу разработки приложений FNNAS FPK на платформе Fei Niu fnOS, охватывающее создание…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураDockerGitHubРазработкаИнфраструктураДизайнтип 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
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Обфускация средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.

Автору

Уберите невидимые символы (часто они попадают из копипаста) и закодированные строки: их не пропустит ни один каталог. Инструкции для модели должны быть видны и человеку.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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
  • средняя Опасные команды cmd-privilege references/ALL_DOCS.md:350
    Повышение привилегий / права на запись для всех
    sudo mv fnpa…d64 /usr/local/bin/fnpack
  • средняя Обфускация obf-hex-escape-chain references/ALL_DOCS.md:3587
    Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов
    > 更多`应用生命周期脚本`配置方法，可点 [**此处**](../core-concepts/framework.md#%E5%BA%94%E7%94%A8%E7%94%9F%E5%91%BD%E5%91%A8%E6%9C%9F%E7%AE%A1%E7%90%86) 跳转进行学习。

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "trigger"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "read_when"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "references"

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 36
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 904 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 61: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent development guide for building and testing FNNAS/fnOS FPK apps; its commands can change a NAS or publish software, but that is expected for the stated purpose and is mostly documented.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 7 июл. 2026 г.