SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB log-dive

Единый поиск логов в Loki, Elasticsearch и CloudWatch. Запросы на естественном языке преобразуются в LogQL, ES DSL или шаблоны фильтров CloudWatch. Только чтение. Никогда не изменяет и не удаляет логи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Unified log search across Loki, Elasticsearch, and CloudWatch. Natural…»

Unified log search across Loki, Elasticsearch, and CloudWatch. Natural language queries translated to LogQL, ES DSL, or CloudWatch filter patterns. Read-only. Never modifies or deletes logs.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 9 файлов · 4 скрипта тело ≈ 3 015 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Единый поиск логов в Loki, Elasticsearch и CloudWatch.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураAWSDiscordРазработкаИнфраструктураТексты и документытип 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
77/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
80
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
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.

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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/log-dive-es.sh:47
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl_args+=(-H "Authorization: ${ELASTICSEARCH_TOKEN}")
  • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/log-dive-es.sh:49
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl_args+=(-H "Authorization: Bearer ${ELASTICSEARCH_TOKEN}")
  • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/log-dive-loki.sh:128
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl_args+=(-H "Authorization: Bearer ${LOKI_TOKEN}")
  • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/log-dive-loki.sh:196
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl_args+=(-H "Authorization: Bearer ${LOKI_TOKEN}")

Просканировано файлов: 9. 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 70/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 49
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3015 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
  • -33 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 190 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)

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