BD know-your-owner
Собирает данные пользователей из вошедших в систему социальных платформ (Douyin, Xiaohongshu, Weibo, Douban, Bilibili), проводит перекрестный анализ для построения точного профиля пользователя и автоматически генерирует USER.md + MEMORY.md. Используется для онбординга новых пользователей, персонализации и построения контекста пользователя. Автоматически собирает данные из вошедших в систему социальных платформ пользователя и проводит перекрестный анализ для создания точного профиля пользователя, записывая его в USER.md и MEMORY.md.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Collect user data from logged-in social platforms (Douyin, Xiaohongshu…»
Collect user data from logged-in social platforms (Douyin, Xiaohongshu, Weibo, Douban, Bilibili), cross-analyze to build a precise personal profile, and auto-generate USER.md + MEMORY.md. Use for new user onboarding, personalization, and building user context. 通过用户已登录的社交平台自动采集数据并交叉分析，生成精准用户画像，写入 USER.md 和 MEMORY.md。
Собирает данные пользователей из вошедших в систему социальных платформ (Douyin, Xiaohongshu, Weibo, Douban, Bilibili), проводит перекрестный анализ для…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
Как улучшить
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Широкие права
meta-agent-memory-dumpexamples/MEMORY.mdВ скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (2) — похоже на дамп с личными данными или токенамиexamples/MEMORY.md, examples/USER.md
Просканировано файлов: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "depends"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 80
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2416 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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
- -242 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 317 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 80 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.