SKILLEMALL.ai

BD agent-trust-layer

Agent Trust Layer — первый уровень AGI, Дискриминатор. Чистый механизм правил, который определяет, является ли вывод ИИ правдивым, безопасным, честным и неманипулятивным. 47 измерений дискриминации × 9 уровней проверки × 131 модуль × 131 инструмент MCP, без зависимости от LLM. Используйте этот навык, когда пользователю нужно: - Проверить достоверность вывода ИИ (перехват галлюцинаций / чрезмерной уверенности / противоречий / заблуждений) - Проверить поведенческие решения (следует ли действовать / где следует остановиться / следует ли не действовать) - Проверить качество памяти и когнитивных функций (обнаружение дрейфа / метапознание / калибровка уверенности) - Детерминированное суждение вместо генерации свободного формата LLM - Проверить эмоциональные / психологические / этические измерения (эмпатия / травма / добродетель / смысл) Граница безопасности: выполнение кода / запись в файловую систему отключены по умолчанию. Нет телеметрии, нет скрытого C2. Честное заявление: Это механизм правил, имитирующий сигналы когнитивной дискриминации. Это не настоящее сознание или жизнь.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agent Trust Layer is the first layer of AGI — the Discriminator. A pur…»

Agent Trust Layer is the first layer of AGI — the Discriminator. A pure rule engine that judges whether AI output is true, safe, honest, and non-manipulative. 47 discrimination dimensions × 9 check layers × 131 modules × 131 MCP tools, zero LLM dependency. Use this skill when the user needs: - Verify AI output trustworthiness (hallucination / overconfidence / contradiction / fallacy interception) - Verify behavioral decisions (should it act / where should it stop / should it not act) - Verify memory and cognitive quality (drift detection / metacognition / confidence calibration) - Deterministic judgment instead of LLM free-form generation - Check emotional / psychological / ethical dimensions (empathy / trauma / virtue / meaning) Safety boundary: code execution / filesystem write disabled by default. No telemetry, no hidden C2. Honest declaration: This is a rule engine that simulates cognitive discrimination signals. It is not real consciousness or life.

ClawHub Agent Skills автор: yun520-1 v1.0.1 MIT-0 80 файлов тело ≈ 943 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Agent Trust Layer — первый уровень AGI, Дискриминатор.

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
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

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

    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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Широкие права meta-agent-memory-dump IDENTITY.md
      В скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (1) — похоже на дамп с личными данными или токенами
      IDENTITY.md

    Просканировано файлов: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 943 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)
    • +3Длина description 971: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -419 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This looks like a local AI-output checker, but it also includes under-disclosed server, memory, logging, and process-management behavior that users should review before installing.
    LLM: suspicious (high) · 18 авг. 2026 г.