SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DC nas-dashboard

(описание отсутствует)

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: wudi488 v3.0.1 MIT-0 5 файлов · 2 скрипта тело ≈ 3 765 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

СправочникDockerИнфраструктураДанные и аналитикатип 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
49/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
81
Качество 40%
0
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
Повторный запуск вес 4
30
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.

Опасные команды
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. 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.
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

  • высокая Опасные команды cmd-persistence scripts/collect.sh:368
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    if [ -f /etc/cron.d/timeshift-hourly ] || systemctl is-active timeshift.timer &>/dev/null || [ "$TS_COUNT" -gt 0 ] 2>/dev/null; then
Средние и низкие: 1
  • низкая Опасные команды cmd-background-process scripts/format.py:161
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса (строковый литерал в коде, не выполняется)
    '','如需NFS: sudo systemctl enable --now nfs-server',''))
    строка в коде

Просканировано файлов: 5. 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

Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 102
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3765 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)
  • +3Длина description 0: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2112 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 102 пунктов
  • +4Есть примеры (21 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This NAS monitoring skill is broad and privacy-sensitive, but its collection, sudo reads, formatting, and optional Telegram delivery fit the stated dashboard purpose and are mostly disclosed.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 31 мая 2026 г.