SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD yotta-chain

元链 —— навык проверки зависимостей цепочки поставок между агентами: движок с нулевой зависимостью, локально анализирующий npm (package.json / package-lock v1-v3 / yarn.lock / pnpm-lock.yaml / bun.lock / .npmrc) и Python (requirements / pyproject.toml / poetry.lock / uv.lock / Pipfile), а также Maven pom.xml; обнаруживающий спуфинг зависимостей (перехват имени приватного пакета общедоступным репозиторием / смешанные репозитории / подозрительные URL репозиториев / откат extra-index), несоответствие lock-файла и манифеста, отсутствие lock-файла, незафиксированные версии, подмену имен typo-squatting; и генерирующий SBOM-lite (подмножество CycloneDX 1.5). Триггеры: когда пользователь перед сборкой / публикацией / CI хочет проверить наличие рисков для цепочки поставок в зависимостях проекта, сверить lock-файл и манифест, устранить риски спуфинга зависимостей или сгенерировать SBOM. Границы: чисто локальный офлайн-анализ, без онлайн-сравнения CVE, без запросов к общедоступным репозиториям пакетов, без отправки каких-либо данных; результаты — только «сигналы риска, требующие ручной проверки», реальность которых должна быть подтверждена вручную; используется только для авторизованных / собственных активов / учебных сред.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«元链 —— 跨智能体的供应链依赖校验技能：零依赖自研引擎本地解析 npm（package.json / package-lock v1-v3…»

元链 —— 跨智能体的供应链依赖校验技能：零依赖自研引擎本地解析 npm（package.json / package-lock v1-v3 / yarn.lock / pnpm-lock.yaml / bun.lock / .npmrc）与 Python（requirements / pyproject.toml / poetry.lock / uv.lock / Pipfile）及 Maven pom.xml，检测依赖混淆（私有包名被公共仓库同名抢占 / 混合仓库 / 可疑仓库 URL / extra-index 回退）、lockfile 与清单不一致、缺失锁文件、未固定版本、typo-squat 仿冒命名，并生成 SBOM-lite（CycloneDX 1.5 子集）。触发：用户要在构建 / 发布 / CI 前检查项目依赖是否存在供应链风险、核对锁文件与清单是否一致、排查依赖混淆风险或生成 SBOM 时。边界：纯本地离线解析，不做在线 CVE 比对、不查询公共包仓库、不发送任何数据；结果只是「需人工复核的风险信号」，是否真实需人工核实；仅用于已获授权 / 自有资产 / 教学环境。

ClawHub Hermes автор: YottaMeta v0.1.5 MIT-0 10 файлов · 3 скрипта тело ≈ 901 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

元链 —— навык проверки зависимостей цепочки поставок между агентами: движок с нулевой зависимостью, локально анализирующий npm (package.json / package-lock…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураБезопасностьИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 500 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 901 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 500 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly a disclosed offline dependency scanner, but a requirements-file include bug can make it read dependency metadata outside the folder the user chose to scan.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 2 окт. 2026 г.