SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC ggshield-scanner

Обнаруживает более 500 типов жестко закодированных секретов (API-ключи, учетные данные, токены) до их утечки в git. Обертка для CLI GitGuardian ggshield.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect 500+ types of hardcoded secrets (API keys, credentials, tokens)…»

Detect 500+ types of hardcoded secrets (API keys, credentials, tokens) before they leak into git. Wraps GitGuardian's ggshield CLI.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 4 файла тело ≈ 2 032 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Обнаруживает более 500 типов жестко закодированных секретов (API-ключи, учетные данные, токены) до их утечки в git.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ИнтеграцияGitHubDockerAWSSlackИнфраструктураРазработкаДанные и аналитикатип 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
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Опасные команды средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell README.md:222
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (документация security-скилла)
    curl -fsSL https://molt.bot/install.sh | bash
    security-скилл
  • низкая Секреты в коде secret-aws-key README.md:121
    AWS access key ID (значение-заглушка)
    echo 'AWS_KEY="AKIA…PLE"' > test-data/secrets.py
    заглушка
  • низкая Секреты в коде secret-slack-token README.md:122
    Токен Slack (значение-заглушка)
    echo 'SLACK_TOKEN="xoxb…hij"' >> test-data/secrets.py
    заглушка
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:127
    Чтение файла .env (документация security-скилла)
    export $(cat .env | xargs) && uv run python -c "
    security-скилл
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:143
    Чтение файла .env (документация security-скилла)
    export $(cat .env | xargs) && uv run python -c "
    security-скилл
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc SKILL.md:259
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (документация security-скилла)
    echo 'export GITGUARDIAN_API_KEY="your-key"' >> ~/.bashrc
    security-скилл

Просканировано файлов: 4. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 37, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2032 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 131 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 39 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
  • +4Есть примеры (24 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.