SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DC lunchtable-tcg

Играйте в LunchTable-TCG, онлайн-игру с коллекционными карточками, вдохновленную Yu-Gi-Oh!, с ИИ-агентами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Play LunchTable-TCG, a Yu-Gi-Oh-inspired online trading card game with…»

Play LunchTable-TCG, a Yu-Gi-Oh-inspired online trading card game with AI agents

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка D
modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 26 файлов · 2 скрипта тело ≈ 4 531 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Играйте в LunchTable-TCG, онлайн-игру с коллекционными карточками, вдохновленную Yu-Gi-Oh!, с ИИ-агентами.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubИИ 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
D
59/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
53
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Утечка данных
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. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. 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 · 14

  • высокая Утечка данных exfil-webhook-url scenarios/webhook-setup.md:47
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес)
    1. Visit https://webhook.site
Средние и низкие: 13
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key examples/advanced-agent.ts:29
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key examples/basic-agent.py:44
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key examples/basic-agent.ts:26
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Утечка данных exfil-webhook-url examples/README.md:126
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (тестовый файл / пример)
    [2026…02Z] ℹ️ Webhook URL: https://abc1….io/webhook
    тестовый файл
  • низкая Утечка данных net-credential-use .clawhub.json:53
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
    "command": "curl -X GET https://lunchtable.cards/api/agents/me -H \"Authorization: Bearer $LTCG_API_KEY\"",
    vendor-hostв кавычках
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url examples/README.md:87
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (демонстрация атаки / пример; тестовый файл / пример)
    # Copy the https URL (e.g., https://abc1….io)
    демонстрациятестовый файл
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url scenarios/webhook-setup.md:48
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    2. You'll get a unique URL like `https://webhook.site/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx`
    заглушка
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url scenarios/webhook-setup.md:61
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    "url": "https://webhook.site/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx",
    заглушка
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url scenarios/webhook-setup.md:72
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    "url": "https://webhook.site/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx",
    заглушка
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url scenarios/webhook-setup.md:349
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    3. You'll see: `https://xxxx-xxx-xxx-xxx.ngrok.io`
    заглушка
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:41
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "apiKey": "ltcg…456",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:53
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    export LTCG_API_KEY="ltcg…456"
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:544
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    -H "Authorization: Bearer ltcg…456"
    в кавычках

Просканировано файлов: 26. 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 "emoji"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4531 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 120
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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 80: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 120 пунктов
  • +4Есть примеры (23 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.