SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD SkillScout — Find Trusted AI Agent Skills

Перед установкой любого навыка OpenClaw проверьте, прошел ли он проверку безопасности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Before installing any OpenClaw skill, check if it's been security-revi…»

Before installing any OpenClaw skill, check if it's been security-reviewed.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 30 файлов · 6 скриптов тело ≈ 590 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Перед установкой любого навыка OpenClaw проверьте, прошел ли он проверку безопасности.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияGitHubИИ 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
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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

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 · 9

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 9
    • низкая Утечка данных read-dotenv data/skills.json:1023
      Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка)
      "source /home/eth3rnit3/clawd/.env"
      детектор
    • низкая Утечка данных read-dotenv docs/data/skills.json:1023
      Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка)
      "source /home/eth3rnit3/clawd/.env"
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token mcp-server/package-lock.json:73
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…GLi+2W/6ao+6Y7gu/RCwR…Kng==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token mcp-server/package-lock.json:252
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…GLw+xYSd…cqA==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token mcp-server/package-lock.json:307
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…FrF+LTRo…W3g==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token mcp-server/package-lock.json:316
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…A6j+hAmM…GbS+kf5c…csw==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token mcp-server/package-lock.json:325
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…5bm+c2gQ…aG5+esrLODihIorn+Pe6F…dXA==",
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security REVIEW_TEMPLATE.md:63
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | Credential harvesting | ☐ | |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security reviews/rationality.md:57
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | Credential harvesting | ✅ None | No credential access |

    Просканировано файлов: 30. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (SkillScout — Find Trusted AI Agent Skills) не совпадает с папкой (skillscout)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 590 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 75: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -37 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.