SKILLEMALL.ai

BF research-mode

Выполнять надежные длительные исследования в OpenClaw, используя изолированные итерации cron, постоянное состояние, ограниченное выполнение и обновления этапов. Используйте, когда пользователь хочет фоновое исследование, которое может продолжаться часами или днями, чисто приостанавливаться/возобновляться/останавливаться, накапливать источники/результаты с течением времени и выдавать окончательный отчет вместо одного одноразового ответа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run durable long-running research in OpenClaw using isolated cron iter…»

Run durable long-running research in OpenClaw using isolated cron iterations, persistent state, bounded execution, and milestone updates. Use when the user wants background research that can continue for hours or days, pause/resume/stop cleanly, accumulate sources/findings over time, and produce a final report instead of a single one-shot answer.

ClawHub Agent Skills автор: Vladislav Kambulov v0.5.0 MIT-0 80 файлов тело ≈ 5 686 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Выполнять надежные длительные исследования в OpenClaw, используя изолированные итерации cron, постоянное состояние, ограниченное выполнение и обновления этапов.

Как процесс F 52/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/check_research_mode.sh, scripts/selftest/

АнализаторExcelДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
88
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
52/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/check_research_mode.sh, scripts/selftest/
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell RELEASING.md:100
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - [ ] Audit dependency instructions for `curl|sh`, unpinned remote scripts, or blind package installs.
    в кавычках
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell RELEASING.md:238
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - [ ] Проверить инструкции по зависимостям на `curl|sh`, удалённые скрипты без закреплённой версии и слепую установку пакетов.
    в кавычках
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security examples/rag-eval-tooling-matrix/research-trace/iterations/004.md:29
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (тестовый файл / пример)
    - [Giskard AI Red Teaming and LLM Security Platform](https://www.giskard.ai/) — Official Giskard Hub enterprise controls evidence: data residency, RBAC, audit trails, identity-provider integration, co
    тестовый файл
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security examples/rag-eval-tooling-matrix/sources.md:140
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (тестовый файл / пример)
    ## SRC028 - Giskard AI Red Teaming and LLM Security Platform
    тестовый файл

Просканировано файлов: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5686 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/check_research_mode.sh
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/selftest/

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/check_research_mode.sh, scripts/selftest/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): scripts/check_research_mode.sh, scripts/selftest/
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5686 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 217, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 348 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 35 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 217 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed background research workflow helper with local state, cron scheduling, and task-local analysis capabilities that fit its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 22 июн. 2026 г.