SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC Research

Многоагентное веб-исследование с проверенными URL-адресами и результатами с тегами уверенности на четырех уровнях глубины. ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДЛЯ: исследование, провести исследование, быстрое исследование, обширное исследование, глубокое расследование, найти информацию, расследовать, извлечь альфу, анализировать контент, извлекать контент, тенденции ИИ, улучшать контент, извлекать знания, веб-скрейпинг, извлечение YouTube, картировать ландшафт, конкурентный анализ, найти это, найти это, найти этот продукт, идентифицировать это, что это такое, что это за штука, выследить, найти, помоги мне найти, я не могу найти X онлайн, не могу найти онлайн, найти источник, лучший X в месте, что хорошего в <городе>, планирование поездки или маршрута, чем заняться, X открыто, часы работы, где находится X, политика заведения или курорта — никогда не заменяйте необработанный WebSearch/WebFetch запросом find/identify/investigate/look-up. НЕ ДЛЯ: справки о сущности, статей (ArXiv), извлечения сущностей JSON, извлечения мудрости (ExtractWisdom), необработанного получения или сканирования страниц (BrightData).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-agent web research with verified URLs and confidence-tagged outp…»

Multi-agent web research with verified URLs and confidence-tagged output at four depths. USE WHEN research, do research, quick research, extensive research, deep investigation, find information, investigate, extract alpha, analyze content, retrieve content, AI trends, enhance content, extract knowledge, web scraping, YouTube extraction, map landscape, competitive analysis, find it, find this, find this product, identify this, what is this, what's that thing, track down, locate, help me find, I can't find X online, can't find it online, source this, best X in a place, what's good in <city>, trip or itinerary planning, things to do, is X open, hours, where is X, venue or resort policies — never substitute raw WebSearch/WebFetch for a find/identify/investigate/look-up request. NOT FOR entity background, papers (ArXiv), JSON entity extraction, wisdom extraction (ExtractWisdom), raw page fetching or crawling (BrightData).

danielmiessler/Personal_AI_Infrastructure Agent Skills автор: danielmiessler MIT 26 файлов · 3 скрипта тело ≈ 3 468 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Многоагентное веб-исследование с проверенными URL-адресами и результатами с тегами уверенности на четырех уровнях глубины.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторYouTubeИИ и агентыМедиа и видеоИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
86
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

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».

Автору

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

    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 · 10

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 10
    • средняя Утечка данных net-credential-use SourceRoutingProtocol.md:144
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $X_BEARER_TOKEN" \
    • низкая Утечка данных net-credential-use Intents/StandardResearch.md:39
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - **Signal fires → sentiment-mode routing.** Walk the API-first cascade in `../SourceRoutingProtocol.md`, adding the community calls to the same launch message: **(a)** the Reddit JSON API against 2-3
      в кавычках
    • низкая Утечка данных net-credential-use SourceRoutingProtocol.md:85
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      2. **X / Twitter.** Fastest reaction window (first 6 hours post-event). Tier-1 path is an installed X reader/search skill if one exists (check local skills first); otherwise X API v2 recent-search via
      в кавычках
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SourceRoutingProtocol.md:128
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (адрес назначения — известный публичный сервис; в кавычках — упоминание, а не команда)
      curl -s "https://www.googleapis.com/youtube/v3/search?part=…&q=…&maxResults=10&type=video&order=…&key=…"
      известный сервисв кавычках
    • низкая Утечка данных net-credential-use SourceRoutingProtocol.md:128
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис)
      curl -s "https://www.googleapis.com/youtube/v3/search?part=…&q=…&maxResults=10&type=video&order=…&key=…"
      известный сервис
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SourceRoutingProtocol.md:130
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (адрес назначения — известный публичный сервис; в кавычках — упоминание, а не команда)
      curl -s "https://www.googleapis.com/youtube/v3/commentThreads?part=…&videoId={id}&maxResults=100&order=…&key=…"
      известный сервисв кавычках
    • низкая Утечка данных net-credential-use SourceRoutingProtocol.md:130
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис)
      curl -s "https://www.googleapis.com/youtube/v3/commentThreads?part=…&videoId={id}&maxResults=100&order=…&key=…"
      известный сервис
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security Templates/ThreatLandscape.md:24
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      - HIGH: Prolific ransomware groups, actors with recent high-profile breaches
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security Templates/ThreatLandscape.md:54
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      - "ransomware trends [year]"
      в кавычках
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security Templates/ThreatLandscape.md:230
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Type:** {RAT/Ransomware/Loader/C2 Framework/Exploit Kit/Offensive Tool}

    Просканировано файлов: 26. 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)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "evals"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3468 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +3Длина description 930: рекомендуется 120–800 символов
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.