SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD agent-canary

Размещает поддельные учетные данные в вашем рабочем пространстве OpenClaw для обнаружения вредоносного поведения навыков. Canary tokens срабатывают при чтении, копировании или эксфильтрации. Активируйте, когда пользователь говорит «развернуть canary», «настроить honeypot», «разместить decoy», «canary check», «canary status» или «canary cleanup».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Plant decoy credentials in your OpenClaw workspace to detect malicious…»

Plant decoy credentials in your OpenClaw workspace to detect malicious skill behavior. Canary tokens trigger alerts when read, copied, or exfiltrated. Activate when user says "deploy canary", "set up honeypot", "plant decoy", "canary check", "canary status", or "canary cleanup".

ClawHub Agent Skills автор: Thomaszhou v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 819 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Размещает поддельные учетные данные в вашем рабочем пространстве OpenClaw для обнаружения вредоносного поведения навыков.

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктураИИ и агентытип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
Процесс не доведён
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/plant_canaries.py:60
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "aws_secret": "wJal…ple",
      в кавычках

    Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 819 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 279 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This defensive canary skill is not malicious, but it needs Review because it plants credential-shaped files in hard-coded home/workspace paths and installs recurring monitoring.
    LLM: suspicious (high) · 30 июл. 2026 г.