SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD lgd-certify

Используйте, когда пользователь хочет «присвоить цифровой паспорт продуктам ИИ / провести тройную проверку соответствия / сгенерировать значок для встраивания». Это единственный CLI на рынке, который замыкает цикл «выдача паспорта → цепочка доказательств → выдача допуска → значок для встраивания». Команда register выдает алгоритмический паспорт (тройная привязка, один билет, один источник + хеш SHA-256), evidence хеширует цепочку из шести типов артефактов доказательств, gate проводит тройную проверку соответствия PASS/FAIL и выдает сертификат + код встраивания значка medxpert.cn. Флагманский исполнитель LGD для тройной проверки соответствия, сравнительный анализ показывает, что экосистема управления состоит из разрозненных инструментов, без такого замкнутого цикла. Триггеры: LGD-сертификация, тройной цикл соответствия, алгоритмический паспорт, доверенный значок, паспорт и сертификат, выдача паспорта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户要『给 AI 产物发可信护照 / 做三律合规认证 / 生成可挂载徽章』时用。这是市场唯一把『有籍护照签发 → 有证证据链 → 有门禁签…»

当用户要『给 AI 产物发可信护照 / 做三律合规认证 / 生成可挂载徽章』时用。这是市场唯一把『有籍护照签发 → 有证证据链 → 有门禁签发 → 可挂载徽章』做成闭环的 CLI：register 签发算法护照(三锚一票同源+SHA-256指纹)、evidence 扫六类证据工件链式哈希、gate 三律评审 PASS/FAIL 并签发认证 + medxpert.cn 徽章嵌入码。LGD 三律旗舰执行器，对标调研证实治理生态全是单点工具、无此闭环。触发词：LGD 认证、三律闭环、算法护照、可信徽章、有籍有证有门禁认证、护照签发。

ClawHub Hermes автор: zhaoxinghua09-cell v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 555 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 35 ч назад

Это единственный CLI на рынке, который замыкает цикл «выдача паспорта → цепочка доказательств → выдача допуска → значок для встраивания».

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

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
61
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 266 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: 7
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 555 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
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 266 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a local certification/badge generator, but its certification gate can produce trusted-looking PASS results without validating real evidence or protecting state from tampering.
LLM: suspicious (high) · 11 сент. 2026 г.