SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DC ai-course-agent

Автоматически создает образовательные курсы по ИИ на основе запросов на естественном китайском языке. Распознает фразы вроде "帮我生成6年级数学分数乘除法的课程" и вызывает Edustem API для создания и возврата ссылки на курс.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Auto-generates AI education courses from natural language requests in…»

Auto-generates AI education courses from natural language requests in Chinese. Detects patterns like "帮我生成6年级数学分数乘除法的课程" and calls Edustem API to create and return a course link.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка D
modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 16 файлов тело ≈ 480 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Автоматически создает образовательные курсы по ИИ на основе запросов на естественном китайском языке.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторОбучениеИИ и агентытип 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
D
59/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
49
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Утечка данных
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

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 9

  • высокая Утечка данных exfil-webhook-url README.md:26
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес)
    4. Returns → https://6bb9…app/ai-lesson/{lesson_ref}
  • высокая Утечка данных exfil-webhook-url src/main-session-integration.md:58
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес)
    https://6bb9…app/ai-lesson/3569…659
Средние и низкие: 7
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url src/edustem-api.ts:4
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    const API_BASE_URL = "https://6bb9…app/api/v1";
    в кавычках
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url src/edustem-api.ts:5
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    const LESSON_BASE_URL = "https://6bb9…app/ai-lesson";
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:88
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…cjV+2Z+GK+EEY7…R4x+N3TA…nIr+TMcC…z6Q==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:179
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha512-oGB+Uxlg…BKZ+GTy0…lih/NSHS…cSg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:198
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…xCA+ORZv…wO5/ywWF…Tag==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:264
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…JbG+vnnQ…1TK+nxAp…hhm+kzE4…g4g==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:304
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…MfZ+71RA…HvA==",
    детектор

Просканировано файлов: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 4
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 480 токенов

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 178 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.