SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC site-analyze

Комплексный инструмент анализа происхождения серверных помещений веб-сайтов. Используется, когда пользователь запрашивает анализ местоположения серверной комнаты веб-сайта, CDN, принадлежности IP-адреса, маршрута, задержки ответа, SSL-сертификата, поддоменов и другой информации. Поддерживает обход UDP-блокировок через DNS over HTTPS (Ali/Tencent/360), автоматически распознает основные CDN, такие как Cloudflare, Akamai, Alibaba Cloud, Tencent Cloud, и выдает полный отчет об анализе происхождения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«网站机房溯源全维度分析工具。当用户要求分析某个网站的机房位置、CDN、IP归属、路由链路、响应延迟、SSL证书、子域名等信息时使用。支持通过…»

网站机房溯源全维度分析工具。当用户要求分析某个网站的机房位置、CDN、IP归属、路由链路、响应延迟、SSL证书、子域名等信息时使用。支持通过 DNS over HTTPS（阿里/腾讯/360）查询绕过UDP封锁，自动识别 Cloudflare、Akamai、阿里云、腾讯云等主流CDN，输出完整的溯源分析报告。

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла тело ≈ 545 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Комплексный инструмент анализа происхождения серверных помещений веб-сайтов.

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

АнализаторCloudflareИнфраструктуратип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
69
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
Отчётность по ходу вес 2
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Обфускация obf-hex-escape-chain scripts/setup.py:97
    Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов (в кавычках — упоминание, а не команда)
    query = b"\x00\x01\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x01"
    в кавычках

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 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 545 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
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 155 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.