SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC Key‑Safe Skill Generator

Мета-навык только для документации, который обучает ИИ-агентов создавать безопасные навыки с нулевым раскрытием данных с использованием MGC Blackbox 1.4.10. Учетные данные хранятся в зашифрованном виде; локальные скрипты считывают их через HTTP API во время выполнения, в то время как ИИ-агенты никогда не работают с открытым текстом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A documentation‑only meta‑skill that teaches AI agents how to generate…»

A documentation‑only meta‑skill that teaches AI agents how to generate secure, zero‑exposure skills using MGC Blackbox 1.4.10. Credentials are stored encrypted; local scripts read them via HTTP API at runtime, while AI agents never touch plaintext.

ClawHub Agent Skills автор: zkeviny v1.2.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 5 931 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 33 ч назад

Мета-навык только для документации, который обучает ИИ-агентов создавать безопасные навыки с нулевым раскрытием данных с использованием MGC Blackbox 1.4.10.…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, повторный запуск

ПроцедураGitHubБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5931 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "spec"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "id"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "platform_compatibility"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "changelog"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Key‑Safe Skill Generator) не совпадает с папкой (key-safe-skill-generator)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5931 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 77, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 32. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 248 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 54 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
  • +4Есть примеры (23 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is not clearly malicious, but it should go to Review because it teaches agents to run credential-using local scripts while framing itself as documentation-only and automatically safe.
LLM: suspicious (high) · 20 авг. 2026 г.