FC travel-swarm
(описание отсутствует)
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
В файлах лежит чужой ключ или токен. Если он живой, ваш агент начнёт ходить в чужие сервисы от чужого имени; если ключ уже отозван, скрипты скилла просто сломаются. Такой ключ мог попасть в скилл вместе с целым рабочим пространством автора, включая личные данные.
Ключ виден всем, кто скачал скилл, и уже мог быть скопирован ботами, которые сканируют каталоги. Отзовите его сейчас, проверьте счета и логи доступа, а потом перевыпустите.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- Уберите критические находки guard (секреты, опасные команды, скрытые инструкции): пока они есть, скилл заблокирован и не может получить оценку выше F.
- Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
- 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 · 17
-
критично Секреты в коде
secret-openai-keybackend/utils/real_api_client.py:15Ключ в формате OpenAI (в кавычках — упоминание, а не команда)FLYAI_API_KEY = "sk-e…xmW" # FlyAI飞猪
в кавычках -
критично Секреты в коде
secret-openai-keydocs/RELEASE.md:74Ключ в формате OpenAI**FlyAI API Key**: sk-e…xmW
-
критично Секреты в коде
secret-openai-key全真审计报告_TravelMaster_V6_20260411.txt:290Ключ в формате OpenAI| MiniMax API | sk-c…Zgk | .env | ✅ 真实配置 |
Средние и низкие: 14
-
средняя Утечка данных
net-redirectable-api-keybackend/utils/helpers.py:9Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
-
средняя Утечка данных
net-redirectable-api-keybackend/utils/minimax_client.py:10Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
-
средняя Секреты в коде
secret-labelled-tokenshrimp_system/api_clients/amap_client.py:13Токен / ключ рядом с меткой (формат неизвестен — проверьте, что это не живой секрет)API_KEY = "a8b1…cdc"
-
средняя Секреты в коде
secret-labelled-tokenshrimp_system/api_clients/tencent_client.py:13Токен / ключ рядом с меткой (формат неизвестен — проверьте, что это не живой секрет)API_KEY = "L4DB…FUZ"
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenbackend/utils/real_api_client.py:15Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)FLYAI_API_KEY = "sk-e…xmW" # FlyAI飞猪
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokendocs/RELEASE.md:74Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)**FlyAI API Key**: sk-e…xmW
-
низкая Утечка данных
read-dotenvGitHub开源标准教程_精细提示词.txt:44Чтение файла .envcp .env.example .env
-
низкая Утечка данных
read-dotenvGitHub开源标准教程_精细提示词.txt:215Чтение файла .envcp .env.example .env
-
низкая Утечка данных
read-dotenvGitHub开源标准教程_精细提示词.txt:254Чтение файла .envcat .env
-
низкая Утечка данных
read-dotenvGitHub开源标准教程_精细提示词.txt:545Чтение файла .envcat .env
-
низкая Секреты в коде
secret-password-literalshrimp_system/api_clients/amap_client.py:13Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)API_KEY = "a8b1…cdc"
-
низкая Секреты в коде
secret-password-literalshrimp_system/api_clients/tencent_client.py:13Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)API_KEY = "L4DB…FUZ"
-
низкая Опасные команды
cmd-background-processwatchdog_v7.sh:17Запуск фонового / автозапускаемого процессаnohup python3.8 main_v7.py >> logs/v7.log 2>&1 &
-
низкая Опасные команды
cmd-background-processwatchdog_v8.sh:17Запуск фонового / автозапускаемого процессаnohup python3.8 main_v8.py >> logs/v8.log 2>&1 &
Просканировано файлов: 68. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
frontmatterSKILL.md: no YAML frontmatter block found - ошибка
name-missingSKILL.md: нет поля name во фронтматтере - ошибка
description-missingSKILL.md: нет description — скилл никогда не сработает
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 90 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 0: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -45 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 0.