SKILLEMALL.ai

AC dependency-guard

Используйте, когда задача добавляет, обновляет, удаляет или проверяет программные зависимости, и агент должен применить защитный механизм цепочки поставок на основе Socket перед изменением манифестов или lock-файлов. Предпочитайте MCP `depscore`, когда он доступен, в противном случае используйте встроенный вспомогательный инструмент Socket CLI. Остановитесь и порекомендуйте альтернативу или проверку человеком, когда сигналы риска слабы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when a task adds, upgrades, removes, or reviews software dependenc…»

Use when a task adds, upgrades, removes, or reviews software dependencies and the agent should apply a Socket-based supply-chain guardrail before changing manifests or lockfiles. Prefer MCP `depscore` when available, otherwise use the bundled Socket CLI helper. Stop and recommend an alternative or human review when risk signals are weak.

ClawHub Agent Skills автор: Hung Vo v1.0.1 MIT-0 7 файлов · 1 скрипт тело ≈ 745 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте, когда задача добавляет, обновляет, удаляет или проверяет программные зависимости, и агент должен применить защитный механизм цепочки поставок на…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, отчётность по ходу

АнализаторGitHubИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 7. 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 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 745 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 339 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent dependency-safety guardrail that uses Socket checks before dependency changes, with its credential and CI behavior disclosed.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.