SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD tool-call-guard

Используйте, когда пользователь говорит «агент неправильно использует инструменты», «случайно удалил файл», «отправил письмо, которое не должен был», «как ограничить доступ ИИ к инструментам» или когда вы хотите предотвратить опасные действия при подключении инструментов (файлы/сеть/база данных/сообщения/платежи) к агенту. Рассматривайте каждый вызов инструмента как «операцию, требующую авторизации»: классифицируйте по чтению/записи/удалению/отправке/оплате, перехватывайте опасные действия с запросом подтверждения, разрешайте низкорисковые. Теоретическая основа: три закона LGD (с записью · с подтверждением · с контролем доступа). Триггерные слова: безопасность вызовов инструментов, разрешения агента, защита вызовов инструментов, перехват опасных действий, случайное удаление, случайная отправка, границы инструментов ИИ, безопасность функций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户说『agent乱调工具』『误删了文件』『不该发邮件却发了』『怎么给AI的工具加权限边界』，或在给 agent 接工具（文件/网络/数据…»

当用户说『agent乱调工具』『误删了文件』『不该发邮件却发了』『怎么给AI的工具加权限边界』，或在给 agent 接工具（文件/网络/数据库/消息/支付）想防危险动作时使用。把每次 tool call 当『需授权操作』：按 读/写/删/外发/支付 分级，危险动作先拦截+提示确认，低风险放行。理论根基：LGD 三律（有籍·有证·有门禁）。触发词：工具调用安全、agent权限、tool call guard、危险动作拦截、误删、误发、AI工具边界、function安全。

ClawHub Hermes автор: zhaoxinghua09-cell v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 516 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 18 ч назад

Используйте, когда пользователь говорит «агент неправильно использует инструменты», «случайно удалил файл», «отправил письмо, которое не должен был», «как…

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
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 236 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: 13
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 516 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 236 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (1 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
This is a coherent tool-call safety helper, but it overstates its protection and recommends broad global installation of an unpinned skill that could influence future agent behavior.
LLM: suspicious (high) · 11 сент. 2026 г.