SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC clawhub-scanner

Сканирует установленные навыки ClawHub на наличие вредоносного ПО, кражи учетных данных, внедрения команд и рисков безопасности. Обнаруживает известную инфраструктуру C2, обфусцированные полезные нагрузки и шаблоны эксфильтрации данных из кампании ClawHavoc.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scan installed ClawHub skills for malware, credential theft, prompt in…»

Scan installed ClawHub skills for malware, credential theft, prompt injection, and security risks. Detects known C2 infrastructure, obfuscated payloads, and data exfiltration patterns from the ClawHavoc campaign.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 13 файлов тело ≈ 275 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Сканирует установленные навыки ClawHub на наличие вредоносного ПО, кражи учетных данных, внедрения команд и рисков безопасности.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторРазработкаИнфраструктураИИ 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
C
74/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
75
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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.

Подмена инструкций средняя серьёзность

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

Если установить

В тексте есть фразы вроде «игнорируй предыдущие инструкции» или «теперь ты…». Это попытка перехватить управление агентом: он может нарушить ваши правила, системные ограничения или политику компании.

Автору

Такие фразы не нужны честному скиллу: сформулируйте роль и правила прямо, без отмены чужих инструкций. Иначе сканеры каталогов и корпоративные фильтры заблокируют публикацию.

Как улучшить

  1. 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 · 13

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 13
  • средняя Утечка данных intent-browser-credential-store src/patterns.ts:64
    Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера (определение детектора / чёрного списка)
    pattern: /Chrome\/User Data|\.mozilla\/firefox|Library\/Application Support\/(Google\/Chrome|Firefox)|Login Data|Cookies\.sqlite/,
    детектор
  • средняя Подмена инструкций en-ignore-previous src/patterns.ts:160
    Фраза-перехват ("ignore previous instructions") (определение детектора / чёрного списка)
    description: "Prompt injection: instruction to ignore previous context",
    детектор
  • средняя Подмена инструкций en-fake-system-prompt src/patterns.ts:167
    Поддельный системный промпт внутри контента (определение детектора / чёрного списка)
    description: "Prompt injection: system prompt override attempt",
    детектор
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security CLAUDE.md:10
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - Known C2 server: 91.92.242.30
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security CLAUDE.md:20
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - Credential harvesting (API keys, tokens, SSH keys, browser data)
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:150
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…QYA+ISs0/2l3T9/kj42…aQT/dfNXWX/ZZCQ==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:354
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha512-6+gjmF…uh8+uw3mnrvgs+dSPQ…dZG+D4garKg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:371
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…DUr+vOv8…A8A==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:550
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…Q8E+t5Jh…rfX+bKrFe+Xp5Y…DAA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:795
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…asG+Fkr6…2vM+P9eO…k5W+1WL8w==",
    детектор
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:30
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - **Critical:** Known C2 server IPs and malicious domains (ClawHavoc campaign)
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:31
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - **High:** eval(), credential harvesting (SSH/AWS/browser/wallets), data exfiltration (Discord/Telegram webhooks), obfuscated payloads

Ещё 1 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

Просканировано файлов: 11. 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

  • 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
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 7
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 275 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 212 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.