SKILLEMALL.ai

AF claw-security-self-check

Выполняет строгую, основанную на доказательствах, только для чтения оценку безопасности текущего хоста OpenClaw, проверяет каждый элемент NOT_TESTED посредством целенаправленного расследования с помощью OpenClaw Agent и объединяет структурированные доказательства проверки в официальный отчет об аудите. Также используйте этот навык для генерации отчетов в автономном режиме из существующих базовых файлов JSON и файлов ручной проверки JSON.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Perform a strict, evidence-based, read-only security assessment of the…»

Perform a strict, evidence-based, read-only security assessment of the current OpenClaw host, review each NOT_TESTED item through targeted OpenClaw Agent investigation, and merge structured review evidence into a formal audit report. Also use this Skill to generate reports offline from existing baseline JSON and manual-review JSON files.

ClawHub Agent Skills автор: Xiaoyiyi23 v0.1.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 651 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Выполняет строгую, основанную на доказательствах, только для чтения оценку безопасности текущего хоста OpenClaw, проверяет каждый элемент NOTTESTED…

Как процесс F 44/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/evidence-rules.md, references/openclaw-contracts.md

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
44/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/evidence-rules.md, references/openclaw-contracts.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/evidence-rules.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/openclaw-contracts.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/evidence-rules.md, references/openclaw-contracts.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/evidence-rules.md, references/openclaw-contracts.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 100Шаги. Шагов: 40
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1651 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 339 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed read-only OpenClaw security audit helper that generates local reports without remediation or hidden persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 22 июл. 2026 г.