SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC 1c-assistant

Используй когда пользователь пишет /1c или /1c-help (команды справки по 1С), или задаёт вопросы про 1С ERP, 1С Бухгалтерию, ЗУП, BSL программирование, права и роли пользователей 1С, запросы к регистрам, управляемые формы, конфигуратор, начисление зарплаты, НДФЛ, НДС, проводки, печатные формы. Всегда отвечай только на русском языке.

ClawHub Agent Skills автор: wint71rus v1.0.0 MIT-0 6 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 828 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедура1СИнфраструктураФинансыРазработкатип 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
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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.

Утечка данных средняя серьёзность

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

Если установить

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».

Автору

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

  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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • средняя Утечка данных net-credential-use CHEATSHEET_KNOWLEDGE_BASE.md:104
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    count=$(curl -s "$QDRANT/collections/$coll" -H "api-key: $KEY" \
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token 1c-help.sh:7
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    QDRANT_KEY="zkpD…Nsn"
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token CHEATSHEET_KNOWLEDGE_BASE.md:102
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    KEY="zkpD…Nsn"
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:66
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    QDRANT_KEY="zkpD…Nsn"
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:175
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    QDRANT_KEY="zkpD…Nsn"
    в кавычках

Просканировано файлов: 6. 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 58/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1828 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +3Длина description 333 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +2Инструкции двуязычные (RU + EN)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a real 1C RAG assistant, but it also includes under-scoped automation that can monitor session logs, send data to fixed services, publish uploaded images, access calendar data, and expose host details.
LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.