SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC openclaw-memory-audit

Сканируйте рабочее пространство агента и журналы памяти на предмет утечек ключей API, токенов или конфиденциальных учетных данных. Используйте, когда пользователь запрашивает проверку безопасности, аудит памяти или когда необходимо убедиться, что никакие секреты случайно не были зафиксированы в журналах. Кроме того, этот навык проверяет, активен ли график регулярного аудита, и рекомендует еженедельное сканирование, если оно отсутствует.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scan the agent workspace and memory logs for leaked API keys, tokens,…»

Scan the agent workspace and memory logs for leaked API keys, tokens, or sensitive credentials. Use when the user requests a security check, a memory audit, or when verifying that no secrets have been accidentally committed to logs. Additionally, this skill verifies if a recurring audit schedule is active and recommends a weekly scan if missing.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 425 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Сканируйте рабочее пространство агента и журналы памяти на предмет утечек ключей API, токенов или конфиденциальных учетных данных.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИИ и агентыБезопасностьтип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
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

Как улучшить

    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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/scan_secrets.py:10
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "Generic JWT": r"eyJh…CJ9\.[a-zA-Z0-9_-]+\.[a-zA-Z0-9_-]+",
      детектор

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

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 14, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 425 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 347 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.