SKILLEMALL.ai

BC gear

Управление зависимостями, CI/CD, продвинутыми рабочими процессами GitHub Actions, контейнерами, секретами и операционной конфигурацией. Используйте для сборки, рабочих процессов или настройки среды.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Managing dependencies, CI/CD, advanced GitHub Actions workflows, conta…»

Managing dependencies, CI/CD, advanced GitHub Actions workflows, containers, secrets, and operational config. Use for build, workflow, or environment work.

simota/agent-skills Agent Skills автор: simota 19 файлов тело ≈ 5 957 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 ч назад

Управление зависимостями, CI/CD, продвинутыми рабочими процессами GitHub Actions, контейнерами, секретами и операционной конфигурацией.

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

ПроцедураGitHubDockerKubernetesTerraformИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Опасные команды средняя серьёзность

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

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. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host reference/dependency-management.md:242
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -fsSL https://bun.sh/install | bash
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security reference/docker-patterns.md:418
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - **Container hardening**: Always use non-root USER, pin base images by digest (not tag), prefer distroless/Chainguard/Docker Hardened Images (DHI, open-sourced May 2025 — 1,000+ pre-hardened images a
    в кавычках
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security reference/gha-security-hardening.md:3
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    Purpose: Secure GitHub Actions workflows against supply-chain compromise, privilege escalation, script injection, and secret exfiltration.
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security reference/gha-security-hardening.md:23
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    | Privilege escalation | default or excessive workflow permissions | `permissions: {}` and job-level grants |
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:76
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - DAST or penetration testing: `Probe`

Просканировано файлов: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5957 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 27, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5957 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 99, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 155 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 99 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (17 из 18)

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