SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD skill-security-guard

Сканер безопасности навыков — обнаруживает вредоносный код, утечки информации и другие риски безопасности в сторонних навыках, защищая ваш ИИ-помощник!

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Skill 安全扫描器 - 检测第三方技能的恶意代码、信息泄露等安全风险，保护你的 AI 助手安全！…»

Skill 安全扫描器 - 检测第三方技能的恶意代码、信息泄露等安全风险，保护你的 AI 助手安全！

ClawHub Agent Skills автор: sukimgit v1.0.2 MIT-0 17 файлов тело ≈ 575 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Сканер безопасности навыков — обнаруживает вредоносный код, утечки информации и другие риски безопасности в сторонних навыках, защищая ваш ИИ-помощник!

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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

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
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal checkers/checkers/sensitive_checker.py:276
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (значение-заглушка)
    api_key = "sk-1…def"
    заглушка
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal checkers/sensitive_checker.py:205
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (значение-заглушка)
    api_key = "sk-1…def"
    заглушка

Просканировано файлов: 16. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (skill-security-guard) не совпадает с папкой (skill-security-guard-publish)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 36
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 575 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)
  • +3Длина description 50: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -228 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is mainly a local skill-code scanner, but it also ships under-disclosed live network probing and firewall-inspection code.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.