BC shadow-ai-monitor
Shadow AI Monitor — панель инструментов корпоративного уровня для отслеживания использования сотрудниками инструментов ИИ, рисков раскрытия данных и соответствия PIPEDA. Создает профессиональные HTML-панели инструментов с интерактивными детализациями, анализом соответствия и экспортом в PDF. Идеально подходит для CTO и команд безопасности, отслеживающих ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot и другие инструменты ИИ. Включает генератор демонстрационных данных для презентаций.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Shadow AI Monitor - Enterprise-grade dashboard for tracking employee A…»
Shadow AI Monitor - Enterprise-grade dashboard for tracking employee AI tool usage, data exposure risks, and PIPEDA compliance. Generates professional HTML dashboards with interactive drill-downs, compliance analysis, and PDF export. Perfect for CTOs and security teams monitoring ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, and other AI tools. Includes demo data generator for presentations.
Shadow AI Monitor — панель инструментов корпоративного уровня для отслеживания использования сотрудниками инструментов ИИ, рисков раскрытия данных и…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 90
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2183 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 15. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -215 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 382 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 31 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 90 пунктов
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.