SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD builtin-tools

Кроссплатформенный набор базовых инструментов — 16 независимых комбинируемых Python-скриптов, заменяющих базовые инструментальные возможности платформы Agent. Файловая система (просмотр/поиск/чтение/запись/замена/удаление), поиск контента (регулярные выражения), сеть (поиск/сбор/предварительный просмотр), установка во время выполнения, постоянная память, запланированные задачи, управление задачами. Чистая стандартная библиотека Python, без внешних зависимостей, кроссплатформенность для Windows/macOS/Linux. Самодостаточная конструкция: execute_command.py может управлять всеми другими скриптами, платформе достаточно поддерживать одну команду Python для полного использования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«跨平台基础工具集 — 16 个独立可组合的 Python 脚本，替代 Agent 平台缺失的基础工具能力。 文件系统（浏览/搜索/读写/替换…»

跨平台基础工具集 — 16 个独立可组合的 Python 脚本，替代 Agent 平台缺失的基础工具能力。 文件系统（浏览/搜索/读写/替换/删除）、内容搜索（正则）、网络（搜索/抓取/预览）、 运行时安装、持久化记忆、定时任务、任务管理。 纯 Python 标准库，零外部依赖，跨 Windows/macOS/Linux。 自举设计：execute_command.py 可调度所有其他脚本，平台只需支持一条 Python 命令即可全量使用。

ClawHub Agent Skills автор: 波动几何 v1.0.0 MIT-0 19 файлов тело ≈ 898 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Кроссплатформенный набор базовых инструментов — 16 независимых комбинируемых Python-скриптов, заменяющих базовые инструментальные возможности платформы Agent.

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

СправочникРазработкатип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
74
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

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. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Опасные команды cmd-persistence scripts/automation_update.py:119
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    f'schtasks /create /tn "builtin-tools/{auto_id}" '
    строка в коде
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention scripts/automation_update.py:127
    Упоминание редактирования crontab (строковый литерал в коде, не выполняется)
    return f'# 添加到 crontab: crontab -e\n# {parse_rrule(schedule)}\n# {prompt}'
    строка в коде

Просканировано файлов: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

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: 5, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 898 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

  • +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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 222 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 16 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a disclosed utility bundle, but it gives an agent broad shell, file, network, install, memory, and automation powers without enough built-in limits or confirmations.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.