SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF ai-news-digest

Собирает основные китайские и зарубежные источники AI-новостей для создания ежедневного отчета в формате markdown на китайском языке. Активируется, когда пользователь дает команды вроде "Сгенерировать сегодняшний AI-отчет" / "Какие сегодня AI-новости".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«抓取主流中外 AI 资讯源生成中文 markdown 日报。用户说"生成今日 AI 日报"/"今天有什么 AI 新闻"等指令时启用。…»

抓取主流中外 AI 资讯源生成中文 markdown 日报。用户说"生成今日 AI 日报"/"今天有什么 AI 新闻"等指令时启用。

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: yan1sanjin v1.2.0 MIT-0 10 файлов · 2 скрипта тело ≈ 4 245 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Собирает основные китайские и зарубежные источники AI-новостей для создания ежедневного отчета в формате markdown на китайском языке.

Как процесс F 29/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL

ПроцедураИнфраструктуратип 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
C
72/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
76
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
29/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
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

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. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  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 · 3

  • высокая Опасные команды cmd-pipe-to-shell README.md:46
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)
    curl -fsSL https://unpkg.com/skill-atlas-cli/install.sh | bash
Средние и низкие: 2
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README.md:25
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/yan1sanjin/ai-news-digest/main/install.sh | bash
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host install.sh:3
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (комментарий в коде)
    # Usage: curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/yan1sanjin/ai-news-digest/main/install.sh | bash
    комментарий

Просканировано файлов: 10. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: URL

Процессный рейтинг: все десять параметров 29/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): URL
  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ai-news-digest) не совпадает с папкой (ai-news-digest-cn)
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4245 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 153
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 17. 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 66: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -226 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 45 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 153 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill’s news-digest behavior is coherent, but its install documentation promotes running mutable remote scripts directly, which users should review carefully before installing.
LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.