SKILLEMALL.ai

BC workbuddy-add-memory

Добавление более интеллектуального управления памятью для WorkBuddy: автоматическое извлечение знаний → интеллектуальный поиск → напоминание перед работой

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«为WorkBuddy添加更智能的记忆管理功能:自动知识蒸馏→智能检索→工作前回忆…»

为WorkBuddy添加更智能的记忆管理功能:自动知识蒸馏→智能检索→工作前回忆

ClawHub Agent Skills автор: zcg007 v3.0.1 MIT-0 37 файлов · 1 скрипт тело ≈ 621 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Добавление более интеллектуального управления памятью для WorkBuddy: автоматическое извлечение знаний → интеллектуальный поиск → напоминание перед работой

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
89
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

Чем это грозит

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

Опасные команды средняя серьёзность

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

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

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Опасные команды cmd-eval-dynamic fix_imports.py:115
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода
    os.system(f"cd {skill_dir} && python3 test_fix_result.py")
  • средняя Опасные команды cmd-install-from-url fix_imports.py:129
    Установка пакета по недоверенному URL / из архива (строковый литерал в коде, не выполняется)
    print("pip3 install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ -r requirements.txt")
    строка в коде
  • низкая Опасные команды cmd-install-from-url install_and_test.sh:60
    Установка пакета по недоверенному URL / из архива (строковый литерал в коде, не выполняется; тестовый файл / пример)
    pip_cmd="pip3 install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/"
    строка в кодетестовый файл

Просканировано файлов: 36. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "updated"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requirements"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "security_level"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 38
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 621 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 40: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -221 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a real memory-management tool, but it asks for and uses broader local access, installation, persistence, and agent-behavior control than its description clearly discloses.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.