AD skill-scanner
Сканируйте навыки OpenBot/Clawdbot на наличие уязвимостей безопасности, вредоносного кода и подозрительных паттернов перед их установкой. Используйте, когда пользователь хочет проверить навык, убедиться в безопасности навыка ClawHub, просканировать на предмет утечки учетных данных, обнаружить внедрение промптов или просмотреть безопасность навыка. Активируется при аудите безопасности, проверке безопасности навыка, сканировании на вредоносное ПО или проверке доверия.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scan OpenBot/Clawdbot skills for security vulnerabilities, malicious c…»
Scan OpenBot/Clawdbot skills for security vulnerabilities, malicious code, and suspicious patterns before installing them. Use when a user wants to audit a skill, check if a ClawHub skill is safe, scan for credential exfiltration, detect prompt injection, or review skill security. Triggers on security audit, skill safety check, malware scan, or trust verification.
Сканируйте навыки OpenBot/Clawdbot на наличие уязвимостей безопасности, вредоносного кода и подозрительных паттернов перед их установкой.
Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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 · 3
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 3
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securityreferences/rules.md:34Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)- `EXEC_REVERSE_SHELL` — Reverse shell patterns <!-- noscan -->
Ещё 2 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.
Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (skill-scanner) не совпадает с папкой (ai-skill-scanner)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 12
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 415 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
- -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 366 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.