SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DF github-collab

(описание отсутствует)

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: wljmmx v0.1.5 MIT-0 69 файлов тело ≈ 1 539 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Как процесс F 30/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: PERFORMANCE_REPORT.md, QUALITY_REPORT.md

ПроцедураGitHubИнфраструктуратип 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
D
44/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
74
Качество 40%
0
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
30/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: PERFORMANCE_REPORT.md, QUALITY_REPORT.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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.

Секреты в коде
Если установить

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.

Автору

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

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
  3. 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 · 9

  • высокая Секреты в коде meta-credential-files .env
    В скилле лежат файлы с учётными данными / .env (1)
    .env
Средние и низкие: 8
  • низкая Утечка данных read-dotenv CONFIG.md:273
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:85
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…VHO+q2xB…AGd+Kl0mmq/MprG…MzA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:126
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…VHO+q2xB…AGd+Kl0mmq/MprG…MzA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:289
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "integrity": "sha5…ywo+qwL+oL8H…C1U+vRfLQDvw==",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:304
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha512-Yqfm+XDx0+Prh3…1yC+JWZ2…IL7+vK+Clp7…D7g==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:316
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…xZl+RoGR…fbT/ZgrF…0EA==",
    детектор
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:146
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:155
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env

Просканировано файлов: 68. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка frontmatter SKILL.md: no YAML frontmatter block found
  • ошибка name-missing SKILL.md: нет поля name во фронтматтере
  • ошибка description-missing SKILL.md: нет description — скилл никогда не сработает
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: PERFORMANCE_REPORT.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: QUALITY_REPORT.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 30/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: PERFORMANCE_REPORT.md, QUALITY_REPORT.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): PERFORMANCE_REPORT.md, QUALITY_REPORT.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 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: 4, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 127
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1539 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +3Длина description 0: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -217 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 127 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 0.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill matches its stated GitHub and agent-collaboration purpose, but it needs review because it can act through your GitHub login, control agent sessions, send data externally, and contains unsafe command and logging patterns.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.