SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC safehub

Проверяйте навыки OpenClaw на наличие вредоносного ПО и проблем безопасности перед установкой. Используйте, когда пользователь хочет убедиться в безопасности навыка, проверить навык ClawHub или проверить локальный навык или навык из GitHub.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scan OpenClaw skills for malware and security issues before installati…»

Scan OpenClaw skills for malware and security issues before installation. Use when the user wants to verify a skill is safe, audit a ClawHub skill, or check a local or GitHub skill.

ClawHub Agent Skills автор: sumeetghimire v1.0.2 25 файлов тело ≈ 869 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Проверяйте навыки OpenClaw на наличие вредоносного ПО и проблем безопасности перед установкой.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторGitHubDockerДанные и аналитикаБезопасностьтип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
92
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 8

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 8
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:23
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…dau+gx2EnG7S+uAEe+TWJF…WN4/H8MS…Q6Q==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:60
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…uFK+Hk0Q…Dt7+fGUI…5Hx/ru3azECWTyQ==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:88
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha512-j+gKEx…ahh+s1F2HZ+wAce…RkU++ZWQr…uoQ==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:134
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…rvP+yUUf…4tH/iSSo…tEA==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:152
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…09f+cXft…VU2/9xiCuXMA==",
      детектор
    • низкая Опасные команды cmd-eval-dynamic rules/obfuscation.yml:32
      Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода (определение детектора / чёрного списка)
      - pattern: eval(atob(...))
      детектор
    • низкая Опасные команды cmd-eval-dynamic rules/obfuscation.yml:33
      Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода (определение детектора / чёрного списка)
      - pattern: eval(Buffer.from(..., "base64").toString())
      детектор
    • низкая Опасные команды cmd-eval-dynamic rules/obfuscation.yml:34
      Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода (определение детектора / чёрного списка)
      - pattern: new Function(atob(...))()
      детектор

    Просканировано файлов: 25. 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 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 869 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 181 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    SafeHub is a legitimate security scanner, but it needs review because crafted GitHub scan targets can reach a shell command and the sandbox report overstates what it actually observes.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.