BF zhy-article-illustrator
Используйте для иллюстрации статей в Markdown высококачественными редакционными визуальными материалами, планирования визуальной библии, структурированных запросов, опциональной загрузки в Qiniu и вставки ссылок на изображения для рабочих процессов публикации статей.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when illustrating a Markdown article with high-finish editorial vi…»
Use when illustrating a Markdown article with high-finish editorial visuals, visual-bible planning, structured prompts, optional Qiniu upload, and inserted image references for article publishing workflows.
Используйте для иллюстрации статей в Markdown высококачественными редакционными визуальными материалами, планирования визуальной библии, структурированных…
Как процесс F 48/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: CDN_URL, illustrations/{slug}/{filename}
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
средняя Утечка данных
net-redirectable-api-keyscripts/image-gen.ts:179Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
-
низкая Утечка данных
read-dotenvREADME.md:28Чтение файла .envcp .env.example .env
Просканировано файлов: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: CDN_URL - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: illustrations/{slug}/{filename} - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "inputs" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "outputs"
Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): CDN_URL, illustrations/{slug}/{filename}
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 107
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1803 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
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 206 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 107 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.