SKILLEMALL.ai

AB openclaw-policy-check

Сканирование репозиториев на наличие рискованных шаблонов безопасности перед выполнением. Используйте, когда пользователи запрашивают быструю предварительную проверку безопасности, сканирование соблюдения политик, сортировку подозрительного кода или обнаружение небезопасных команд, утечек секретов и опасного поведения в оболочке.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scan repositories for risky security patterns before execution. Use wh…»

Scan repositories for risky security patterns before execution. Use when users ask for a quick preflight security check, policy enforcement scan, suspicious code triage, or detection of unsafe commands, secret leakage, and dangerous shell behavior.

ClawHub Agent Skills автор: spbavarva v1.0.0 4 файла тело ≈ 258 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Сканирование репозиториев на наличие рискованных шаблонов безопасности перед выполнением.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

АнализаторРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Инструменты и файлы вес 18
60
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.

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Опасные команды cmd-encoded-exec scripts/policy_check.py:135
      Выполнение закодированного (base64) кода (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
      r"(base64\s+-d|b64decode\()[^\\n]{0,120}(sh|bash|exec|eval)",
      детекторстрока в коде

    Просканировано файлов: 4. 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 68/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 258 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 248 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a local, read-only repository scanner that reports risky code patterns and does not show networking, persistence, or file modification behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.