SKILLEMALL.ai

AC skill-vetting

Проверяйте навык агента перед его установкой — читайте SKILL.md и любые скрипты на наличие шаблонов красных флагов (доступ к учетным данным, обфускация, эксфильтрация, внедрение подсказок), оценивайте радиус поражения и выдавайте вердикт с уровнем риска. Используйте, когда вас спрашивают, безопасен ли этот навык для установки, проверьте SKILL.md, просмотрите этот навык из магазина или проверьте, что этот навык может сделать с моей машиной. Создает классификацию риска с цитированием доказательств, аудит поверхности разрешений, результаты контрольного списка красных флагов и рекомендацию по установке/песочнице/отклонению.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Vet an agent skill before installing it — read the SKILL.md and any sc…»

Vet an agent skill before installing it — read the SKILL.md and any scripts for the red-flag patterns (credential access, obfuscation, exfiltration, prompt injection), audit its blast radius, and produce a risk-tiered verdict. Use when asked is this skill safe to install, vet this SKILL.md, review this skill from a marketplace, or check what this skill can do to my machine. Produces the risk classification with quoted evidence, the permission-surface audit, the red-flag checklist results, and an install/sandbox/reject recommendation.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 1 242 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 28 ч назад

Проверяйте навык агента перед его установкой — читайте SKILL.md и любые скрипты на наличие шаблонов красных флагов (доступ к учетным данным, обфускация…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: pm-claude-skills, pm-claude-skills

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. 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 60/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1242 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 539 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.