SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD openclaw-sentinel

Сканер безопасности цепочки поставок для навыков агента. Обнаруживает обфусцированный код, известные вредоносные сигнатуры, подозрительное поведение при установке, подмену зависимостей и несоответствия метаданных — до и после установки...

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Supply chain security scanner for agent skills. Detects obfuscated cod…»

Supply chain security scanner for agent skills. Detects obfuscated code, known-bad signatures, suspicious install behaviors, dependency confusion, and metadata inconsistencies — before and after in...

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла тело ≈ 1 059 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Сканер безопасности цепочки поставок для навыков агента.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторРазработкаИИ 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
67/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
61
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 5

  • высокая Опасные команды cmd-encoded-exec README.md:48
    Выполнение закодированного (base64) кода (документация security-скилла)
    - **Encoded Execution** — eval(base…ode(...)), exec(compile(...)), eval/exec with encoded strings
    security-скилл
  • высокая Опасные команды cmd-encoded-exec SKILL.md:75
    Выполнение закодированного (base64) кода (документация security-скилла)
    | **Encoded Execution** | eval(base…ode(...)), exec(compile(...)), eval/exec with encoded strings |
    security-скилл
Средние и низкие: 3
  • низкая Опасные команды cmd-eval-dynamic README.md:48
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода (документация security-скилла)
    - **Encoded Execution** — eval(base…ode(...)), exec(compile(...)), eval/exec with encoded strings
    security-скилл
  • низкая Опасные команды cmd-eval-dynamic SKILL.md:75
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода (документация security-скилла)
    | **Encoded Execution** | eval(base…ode(...)), exec(compile(...)), eval/exec with encoded strings |
    security-скилл

Ещё 1 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

Просканировано файлов: 3. 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 46/100

  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1059 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.