BD tsinghua-learn
Автоматизация Tsinghua Network Learning (learn.tsinghua.edu.cn). Требует от пользователя предоставления пароля для входа в Network Learning (локально хранится в зашифрованном виде DPAPI), автоматически выполняет вход, проверяет задачи, скачивает учебные материалы, отправляет домашние задания, массово отмечает прочитанное. Используется, когда необходимо работать с Network Learning для выполнения повседневных учебных задач.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«清华网络学堂（learn.tsinghua.edu.cn）自动化。要求用户提供网络学堂登录密码（本地 DPAPI 加密存储），自动登录、查看…»
清华网络学堂（learn.tsinghua.edu.cn）自动化。要求用户提供网络学堂登录密码（本地 DPAPI 加密存储），自动登录、查看待办、下载课件、提交作业、批量标记已读。当需要操作网络学堂完成日常学习任务时使用。
Автоматизация Tsinghua Network Learning (learn.tsinghua.edu.cn). Требует от пользователя предоставления пароля для входа в Network Learning (локально хранится…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — 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.
Как улучшить
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
-
высокая Секреты в коде
meta-credential-filescredentials.jsonВ скилле лежат файлы с учётными данными / .env (1)credentials.json
Просканировано файлов: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 72
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3809 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 111: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- -230 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 39 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 72 пунктов
- +4Есть примеры (26 блоков кода)
- +3Все 10 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.