SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DC game-asset-generator

Детерминированная палитра/матрица пиксель-арта (не ИИ). Используйте для процедурных тайловых текстур, квантованного вывода цвета, спрайтов в виде матрицы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deterministic palette/matrix pixel art (not AI). Use for procedural ti…»

Deterministic palette/matrix pixel art (not AI). Use for procedural tile art, color-quantized output, matrix sprites.

notque/vexjoy-agent Agent Skills автор: notque MIT 9 файлов · 3 скрипта тело ≈ 2 050 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 дн назад

Детерминированная палитра/матрица пиксель-арта (не ИИ).

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторРазработкаИИ и агентыПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
D
58/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
44
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

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.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 12

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 12
    • средняя Утечка данных net-credential-use references/asset-sources.md:38
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -H "Authorization: Token $SKETCHFAB_TOKEN" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use references/asset-sources.md:52
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      DOWNLOAD_URL=$(curl -s -H "Authorization: Token $SKETCHFAB_TOKEN" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use references/fal-ai-image.md:11
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -H "Authorization: Key $FAL_KEY" https://queue.fal.run/...
    • средняя Утечка данных net-credential-use references/fal-ai-image.md:71
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -H "Authorization: Key $FAL_KEY" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use references/fal-ai-image.md:188
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -v -H "Authorization: Key $FAL_KEY" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use references/meshyai.md:33
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -H "Authorization: Bearer $MESHY_API_KEY" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use references/meshyai.md:58
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -H "Authorization: Bearer $MESHY_API_KEY" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use references/meshyai.md:160
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -H "Authorization: Bearer $MESHY_API_KEY" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use references/worldlabs.md:14
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -H "WLT-Api-Key: $WLT_API_KEY" https://api.worldlabs.ai/...
    • средняя Утечка данных net-credential-use references/worldlabs.md:61
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -H "WLT-Api-Key: $WLT_API_KEY" \
    • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
      Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
      allowed-tools: Read Write Bash Grep Glob Edit
    • низкая Утечка данных net-credential-use references/worldlabs.md:88
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "$(curl -s -H "WLT-Api-Key: $WLT_API_KEY" \
      в кавычках

    Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "promoted_to"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "command"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "routing"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

    • 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
    • 85Шаги. Шагов: 8, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2050 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 117: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.