SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD agent-output-registry

Используйте, когда пользователь хочет «отследить происхождение ИИ-вывода / принадлежность IP / предотвратить подделку / сохранить следы аудита» или беспокоится о том, что «источник контента, сгенерированного ИИ, неясен, он был изменен и не распознается, права собственности неясны». Для каждого ИИ-вывода создайте «запись» (паспорт): хеш SHA-256 + хеш модели/версии/подсказки + временная метка + права собственности, запишите в локальный реестр; поддерживает проверку целостности (verify), поиск принадлежности (lookup), перечисление всего (report). Это исполнитель LGD-I с записью — превращает абстрактную «запись» в проверяемый паспорт для каждого вывода. Триггерные слова: отслеживание ИИ-вывода, регистрация ИИ-контента, принадлежность IP, хеш вывода, предотвращение подделки, следы аудита, с записью, паспорт вывода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户要『给 AI 产出溯源 / IP 归属 / 防篡改 / 审计留痕』，或担心『AI 生成内容说不清来源、被改了认不出、权属扯不清』时用。…»

当用户要『给 AI 产出溯源 / IP 归属 / 防篡改 / 审计留痕』，或担心『AI 生成内容说不清来源、被改了认不出、权属扯不清』时用。给每条 AI 产出发一张『籍』(户口)：SHA-256 指纹 + 模型/版本/提示哈希 + 时间戳 + 权属，写入本地台账；支持 verify 证完整性、lookup 查归属、report 列全部。这是 LGD-I 有籍的落地执行器——把抽象的『有籍』变成每条产出可查的户口。触发词：AI 产出溯源、AI 内容登记、IP 归属、产出指纹、防篡改、审计留痕、有籍、产出户口。

ClawHub Hermes автор: zhaoxinghua09-cell v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 510 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 17 ч назад

Используйте, когда пользователь хочет «отследить происхождение ИИ-вывода / принадлежность IP / предотвратить подделку / сохранить следы аудита» или…

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

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 256 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 "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "copyright"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "read_when"
  • 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: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 510 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 256 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly a coherent local output registry, but its mutable global install instructions and weak registry/export safeguards deserve manual review before use.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 11 сент. 2026 г.