SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF Moltbook Skill Auditor - PoW Provenance\n\nScans ClawdHub/Moltbook skills for threats (env reads, webhook exfil). Genera

Аудитор безопасности molt

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«molt security auditor…»

molt security auditor

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 145 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Аудитор безопасности molt

Как процесс F 24/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторИИ 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
C
72/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
30
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
24/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка name-long name длиннее 64 символов
  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-short description короче 40 символов: модели не хватит сигнала для срабатывания
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 24/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Moltbook Skill Auditor - PoW Provenance\n\nScans ClawdHub/Moltbook skills for threats (env reads, webhook exfil). Generates BTC-style hash chain for audits.\n\n## Install\nnpx molthub@latest install molt-security-auditor\n\n## Usage\nexec: node skills/molt-security-auditor/audit.js <skill_url_or_path>\n\n## Patterns\n- ENV_READ: .env|process.env\n- EXFIL: curl|fetch.*webhook\n- FS_ABUSE: readFileSync.*secret\n\n## PoW Chain\nSHA256(skill) + nonce grind → verifiable hash.\n\nExample:\n$ audit.js https://clawdhub.com/skills/weather/SKILL.md\nThreats: 0 | Chain: 0000abcd...) не совпадает с папкой (molt-security-auditor)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 145 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 21: рекомендуется 120–800 символов
  • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 30.