SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD aiops-agent

Система интеллектуального ИТ-аутсорсинга на базе ИИ для проактивного предупреждения, интеллектуальной диагностики и автоматизированного управления.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI驱动的智能运维系统，实现主动预警、智能诊断和自动化治理…»

AI驱动的智能运维系统，实现主动预警、智能诊断和自动化治理

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 80 файлов · 1 скрипт тело ≈ 494 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Система интеллектуального ИТ-аутсорсинга на базе ИИ для проактивного предупреждения, интеллектуальной диагностики и автоматизированного управления.

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

ПроцедураИИ и агентыТексты и документытип 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
66/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
76
Качество 40%
52
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
Входы и предусловия вес 11
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.

Утечка данных
Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 7

  • высокая Утечка данных exfil-webhook-url docs/CONFIGURATION.md:432
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес)
    WEBHOOK_URL=https://hooks.slack.com/services/xxx
Средние и низкие: 6
  • низкая Утечка данных read-dotenv docs/CONFIGURATION.md:66
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv docs/IMPLEMENTATION.md:502
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url docs/IMPLEMENTATION.md:834
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    WEBHOOK_URL=https://hooks.slack.com/...
    заглушка
  • низкая Утечка данных read-dotenv docs/QUICKSTART.md:25
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv minimal_publish.sh:36
    Чтение файла .env
    cp .env.example "$TEMP_DIR/"
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:30
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env

Просканировано файлов: 76. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "contact"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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 (aiops-agent) не совпадает с папкой (sre-agent)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 494 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 29: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 52.