SKILLEMALL.ai

CC supermemory-free

Резервное копирование и извлечение знаний в облако с использованием бесплатного уровня Supermemory.ai. Сохраняйте ценные идеи в облаке и ищите их, когда локальной памяти недостаточно. Использует стандартные конечные точки /v3/documents и /v3/search (без функций только для Pro).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Cloud knowledge backup and retrieval using Supermemory.ai free tier. S…»

Cloud knowledge backup and retrieval using Supermemory.ai free tier. Store high-value insights to the cloud and search them back when local memory is insufficient. Uses standard /v3/documents and /v3/search endpoints (no Pro-only features).

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 322 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Резервное копирование и извлечение знаний в облако с использованием бесплатного уровня Supermemory.ai. Сохраняйте ценные идеи в облаке и ищите их, когда…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ИнтеграцияРазработкаИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
73/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
66
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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.
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

  • высокая Опасные команды cmd-persistence install_cron.sh:63
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    (crontab -l 2>/dev/null; echo "$CRON_CMD") | crontab -
Средние и низкие: 8
  • средняя Опасные команды cmd-persistence install_cron.sh:60
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (определение детектора / чёрного списка)
    crontab -l 2>/dev/null | grep -v "$CRON_MARKER" | crontab - || true
    детектор
  • средняя Опасные команды cmd-persistence install_cron.sh:79
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (определение детектора / чёрного списка)
    crontab -l 2>/dev/null | grep -v "$CRON_MARKER" | crontab -
    детектор
  • низкая Утечка данных read-dotenv install_cron.sh:18
    Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка)
    CRON_CMD="$CRON_SCHEDULE cd $WORKSPACE_DIR && source .env && $PYTHON $SKILL_DIR/auto_capture.py --days 3 >> $LOG_FILE 2>&1 # $CRON_MARKER"
    детектор
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention install_cron.sh:60
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -l 2>/dev/null | grep -v "$CRON_MARKER" | crontab - || true
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention install_cron.sh:63
    Упоминание редактирования crontab
    (crontab -l 2>/dev/null; echo "$CRON_CMD") | crontab -
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention install_cron.sh:70
    Упоминание редактирования crontab (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
    echo "Verify with: crontab -l | grep $CRON_MARKER"
    детекторстрока в коде
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention install_cron.sh:78
    Упоминание редактирования crontab
    if crontab -l 2>/dev/null | grep -q "$CRON_MARKER"; then
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention install_cron.sh:79
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -l 2>/dev/null | grep -v "$CRON_MARKER" | crontab -

Просканировано файлов: 6. 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1322 токенов

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 240 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.