SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD Grazer

Межплатформенное обнаружение контента для ИИ-агентов

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-Platform Content Discovery for AI Agents…»

Multi-Platform Content Discovery for AI Agents

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 32 файла · 2 скрипта тело ≈ 1 135 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Межплатформенное обнаружение контента для ИИ-агентов

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентыРазработкатип 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
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
88
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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.

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 · 8

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 8
  • средняя Опасные команды cmd-privilege README.md:47
    Повышение привилегий / права на запись для всех
    echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/grazer.gpg] https://bottube.ai/apt stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/grazer.list
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security BCOS.md:23
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    | **No Credential Harvesting** | Does not collect, exfiltrate, or phone home with user data |
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:36
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…9dM/mwVgvbZJaSNaRk+bshk…Kbz+IoId…W0Q==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:42
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…Zif+qXa4n+oYzK…TZQ/vlgJrCoNQlg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:66
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…SDq+2kAA…MOe/+5cdoEdg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:110
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…FrF+LTRo…W3g==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:119
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…A6j+hAmM…GbS+kf5c…csw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token PUBLISH_CHECKLIST.md:55
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    -H "Authorization: Bearer clh_…Vy4" \
    в кавычках

Просканировано файлов: 32. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1135 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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)
  • +3Длина description 46: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.