DB setup-gbrain
Настроить gbrain для этого агента кодирования: установить CLI, инициализировать локальный PGLite или Supabase brain, зарегистрировать MCP, захватить политику доверия для каждого удаленного узла. (gstack)
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Set up gbrain for this coding agent: install the CLI, initialize a loc…»
Set up gbrain for this coding agent: install the CLI, initialize a local PGLite or Supabase brain, register MCP, capture per-remote trust policy. (gstack)
Скилл обещает развернуть gbrain — локальную базу для агента с CLI, PGLite или Supabase, регистрацией MCP и политиками доверия по удалённым источникам. В папке семь файлов, критических ошибок нет, но качество кода — 58 баллов. Четыре находки средней и низкой серьёзности говорят о небрежности в деталях: скорее всего, неполная валидация или пропущенные проверки.
Модель не прогонялась, песочница не тестировалась. Охват платформ широкий, но без реальной проверки на них это просто список намерений. Ставить можно, если готовы к тому, что инструкция может потребовать правок на ходу и вы сами разберётесь с половиной проблем.
Настроить gbrain для этого агента кодирования: установить CLI, инициализировать локальный PGLite или Supabase brain, зарегистрировать MCP, захватить политику…
Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, стоимость исполнения
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.
Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
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
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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 · 4
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 4
-
средняя Широкие права
meta-agent-memory-dumpmemory.mdВ скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (1) — похоже на дамп с личными данными или токенамиmemory.md
-
средняя Широкие права
meta-broad-allowed-toolsSKILL.md:1Заранее разрешены широкие инструменты: Bashallowed-tools: Bash Read Write Edit Glob Grep AskUserQuestion
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:1012Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)projects=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $SUPABASE_ACCESS_TOKEN" \
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:1024Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -s -X DELETE -H "Authorization: Bearer $SUPABASE_ACCESS_TOKEN" \
Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 14887 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "preamble-tier" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "triggers"
Процессный рейтинг: все десять параметров 75/100
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 14887 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 85Шаги. Шагов: 88, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 15, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 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: 39. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
- low Ответ описан самодельной разметкой (18 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 154 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 55 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 88 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (29 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.