BC pyx-scan-free
Инструмент проверки безопасности ИИ-навыков — использует API Scanner для оценки безопасности навыков и составления отчетов о рисках. Оцениваемые параметры включают вредоносные команды, утечку данных, злоупотребление разрешениями, риски цепочки поставок и т. д. Возвращает оценку доверия (0-10), оценку риска (0-10) и процент уверенности. Совместим с обоими способами вызова: WebFetch и curl. Подходит для независимых разработчиков, корпоративных команд и сценариев автоматизированных рабочих процессов. Не подходит для сканирования безопасности не-ИИ навыков.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«|- AI技能安全检查工具，通过Scanner API对技能进行安全评级和风险报告。评估维度 包括恶意指令、数据泄露、权限滥用、供应链风险等…»
|- AI技能安全检查工具，通过Scanner API对技能进行安全评级和风险报告。评估维度 包括恶意指令、数据泄露、权限滥用、供应链风险等。返回信任评分（0-10）、 风险评分（0-10）和置信度百分比。兼容WebFetch和curl两种调用方式。适用于 独立开发者、企业团队和自发化工作流场景。不适用于非AI技能的安全扫描.
Инструмент проверки безопасности ИИ-навыков — использует API Scanner для оценки безопасности навыков и составления отчетов о рисках.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 164 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - предупреждение
description-no-whenни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary_zh" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное 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: 14
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 695 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 164 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.