CF health_report
(описание отсутствует)
Как процесс F 30/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
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.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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 · 4
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 4
-
средняя Утечка данных
net-redirectable-api-keyscripts/health_report_pro.py:909Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
-
низкая Опасные команды
cmd-cron-mentionREADME.md:315Упоминание редактирования crontabcrontab -e
-
низкая Утечка данных
exfil-webhook-urlscripts/daily_health_report_pro.sh:125URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)req = urllib.request.Request(f'https://api.telegram.org/bot{TG_BOT_TOKEN}/sendMessage', data=data, headers={'Content-Type': 'application/json'})заглушка -
низкая Опасные команды
cmd-cron-mentionscripts/init_config.py:258Упоминание редактирования crontab (строковый литерал в коде, не выполняется)print(" crontab -e")строка в коде
Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-missingSKILL.md: нет description — скилл никогда не сработает - предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: URL - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "install" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "capabilities" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "env"
Процессный рейтинг: все десять параметров 30/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): URL
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (health_report) не совпадает с папкой (openclaw-skill-health-report)
- 100Шаги. Шагов: 29
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1878 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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 0: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -221 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 36 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +4Есть примеры (22 блоков кода)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 23.