SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC memory-scan

|- Сканирует файлы памяти AI Agent и конфигурацию рабочей области, обнаруживая вредоносное содержимое, утечки учетных данных и атаки внедрения. Инструмент безопасного сканирования для файлов памяти AI Agent и конфигурации рабочей области, обнаруживающий вредоносные инструкции, внедрение промптов, утечки учетных данных, утечки данных, обход защитных механизмов. Поддерживает автоматическую настройку и гибкую настройку параметров, подходит для различных сценариев применения, повышая эффективность производства. Сканирование ИИ. Используйте, когда требуется обнаружение угроз безопасности, аудит соответствия, проверка качества, шифрование. Не подходит для неавторизованных целей оценки безопасности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«|-。扫描AI Agent记忆文件与工作区配置，检测恶意内容、凭证泄漏与注入攻击。面向AI Agent记忆文件与工作区配置的安全扫描工具，检…»

|-。扫描AI Agent记忆文件与工作区配置，检测恶意内容、凭证泄漏与注入攻击。面向AI Agent记忆文件与工作区配置的安全扫描工具，检测恶意指令、Prompt注入、凭证泄漏、数据外泄、护栏绕。支持自动化配置和灵活的参数设置，适支持多种应用场景，提升生产力效果。。扫描AI。Use when 需要安全检测、合规审计、质量检查、加密防护时使用。不适用于安全评估未授权目标。

ClawHub Hermes автор: 天轰穿 v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 140 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 10 ч назад

|- Сканирует файлы памяти AI Agent и конфигурацию рабочей области, обнаруживая вредоносное содержимое, утечки учетных данных и атаки внедрения.

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

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
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

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: Block scalar header includes extra characters: |-。扫描AI at line 9, column 16: description: |-。扫描AI Agent记忆文件与工作区配置，检测恶意内容、凭证泄漏与注入攻击。面向AI Agent记忆文件与工作区配置的安全扫描… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-long-hermes description 187 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • 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 "summary_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing_tier"

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: 59
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2140 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 187 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent memory-security scanner, but it needs review because it combines sensitive file access, scheduled alerts, quarantine writes, and broad privilege guidance.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 22 авг. 2026 г.