SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC audit-toolkit-free

Бесплатная версия набора инструментов для аудита и проверки решает основную проблему эпохи генерации контента ИИ: «проверка важнее создания». Когда ИИ может генерировать все, узким местом становится не создание, а проверка.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«审计验证工具箱免费版解决AI生成内容时代"验证比创造更重要"的核心痛点。当AI可以生成一切时，价值的瓶颈不再是创造，而是验证。Use whe…»

审计验证工具箱免费版解决AI生成内容时代"验证比创造更重要"的核心痛点。当AI可以生成一切时，价值的瓶颈不再是创造，而是验证。Use when

ClawHub Agent Skills автор: 天轰穿 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 087 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Бесплатная версия набора инструментов для аудита и проверки решает основную проблему эпохи генерации контента ИИ: «проверка важнее создания».

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентыРазработкатип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

    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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Map keys must be unique at line 22, column 1: suggested_price: "9.9 CNY/per_use" tools: ["read", "write", "exec"] ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "edition"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing_tier"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing_model"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "suggested_price"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 37
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2087 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 71: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 35 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is an audit-reporting framework, but it asks for broad write/exec authority and persistent evidence logging for sensitive audit data without clear limits or retention controls.
    LLM: suspicious (high) · 23 июл. 2026 г.