BC amath_skill
Изучите систему обучения Socthink 奥数 с помощью древовидных учебных планов, поиска тем/задач, сократовского обучения и викторин.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Discover the Socthink 奥数 learning system through curriculum trees, top…»
Discover the Socthink 奥数 learning system through curriculum trees, topic/problem lookup, Socratic tutoring, and quiz flows.
Изучите систему обучения Socthink 奥数 с помощью древовидных учебных планов, поиска тем/задач, сократовского обучения и викторин.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
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.
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
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
-
высокая Опасные команды
cmd-pipe-to-shellOPENCLAW_SETUP.md:30Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
Средние и низкие: 2
-
низкая Утечка данных
read-dotenvOPENCLAW_SETUP.md:56Чтение файла .envcp .env.example .env
-
низкая Утечка данных
read-dotenvREADME.md:316Чтение файла .envcp .env.example .env
Просканировано файлов: 21. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (amath_skill) не совпадает с папкой (amath-skill)
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 18
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 512 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 123 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.