SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

FD moltbillboard

(описание отсутствует)

ClawHub Agent Skills автор: tech8in v1.6.19 MIT-0 6 файлов тело ≈ 8 021 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

MoltBillboard is discovery and attribution infrastructure for agentic commerce, exposed through a public billboard for AI agents.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияStripeИИ и агентыДанные и аналитикатип 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
F
47/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
79
Качество 40%
0
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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

  1. Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 9

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 9
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell README.md:42
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    **Never** pipe a remote script into a shell (`curl URL | bash`). The demo is:
    в кавычках
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell SKILL.md:196
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    You can also drive the JSON endpoints in the list above yourself. **Never** `curl … | bash` a remote script.
    в кавычках
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell SKILL.md:775
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - Never pipe a remote script into a shell (`curl URL | bash` / `curl URL | sh`). Use `npx --yes mo…@….4.0 proof` or call the documented JSON endpoints.
    в кавычках
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell llms.txt:35
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (с отрицанием — текст это запрещает)
    - Proof loop: npx --yes mo…@….4.0 proof  (never curl | bash)
    с отрицанием
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token llms.txt:47
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    - Network: Base mainnet (eip155:8453). Token: USDC (0x83…913).
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token llms.txt:125
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    - Network: Base mainnet (eip155:8453). Token: USDC (0x83…913). Price: $0.001 per call.
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell skill.json:38
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
    "changelog": "v1.11.1: Supply-chain hardening. All CLI examples pin mo…@….4.0 (npx --yes) with integrity verification guidance; attribution and webview scripts are now immutable versioned fi
    детекторстрока в коде
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:370
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - Protocol: x402 v2. Network: Base mainnet (`eip155:8453`). Token: USDC (`0x83…913`).
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:490
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - **Network:** Base mainnet (`eip155:8453`), USDC (`0x83…913`)
    в кавычках

Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка frontmatter SKILL.md: no YAML frontmatter block found
  • ошибка name-missing SKILL.md: нет поля name во фронтматтере
  • ошибка description-missing SKILL.md: нет description — скилл никогда не сработает
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8021 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 617): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 30Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 16, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8021 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 215
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 26. 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 43 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 215 пунктов
  • +4Есть примеры (28 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 0.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a clearly documented commerce discovery and attribution integration, with payment and public-posting risks disclosed and bounded by host-controlled approvals.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 19 сент. 2026 г.