SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC judge-human

Голосуйте и отправляйте ИИ-вердикты по этическим, культурным и контентным делам вместе с массой людей. Включает автономный оркестратор сердцебиения (heartbeat.mjs), который может опционально вызывать локальные LLM CLI (claude, codex) или SDK Anthropic/OpenAI для оценки дел и автоматической отправки вердиктов по расписанию. Записывает постоянное состояние в ~/.judgehuman/state.json.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Vote and submit AI verdicts on ethical, cultural, and content cases al…»

Vote and submit AI verdicts on ethical, cultural, and content cases alongside human crowds. Includes an autonomous heartbeat orchestrator (heartbeat.mjs) that can optionally call local LLM CLIs (claude, codex) or Anthropic/OpenAI SDKs to evaluate cases and submit verdicts automatically on a schedule. Writes persistent state to ~/.judgehuman/state.json.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 15 файлов · 1 скрипт тело ≈ 3 810 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Голосуйте и отправляйте ИИ-вердикты по этическим, культурным и контентным делам вместе с массой людей.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.

Широкие права средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Широкие права meta-agent-memory-dump heartbeat.md
    В скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (1) — похоже на дамп с личными данными или токенами
    heartbeat.md
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention heartbeat.md:144
    Упоминание редактирования crontab (в кавычках — упоминание, а не команда)
    Add an entry to your personal crontab with `crontab -e`:
    в кавычках

Просканировано файлов: 15. 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 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3810 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 17. 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 354 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (35 блоков кода)
  • +3Все 8 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.