SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC fleet-maintenance

Инвентаризация и обслуживание парка Mac с полными/рабочими профилями: сбор установленных приложений и пакетов, сравнение желаемого и фактического состояния, аудит ссылок на локальные учетные записи, обновление пакетов Homebrew/глобальных пакетов, безопасная синхронизация репозиториев и Xcode, а также отчет о состоянии диска, служб, резервного копирования, обновлений и безопасности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Mac fleet inventory and upkeep with full/worker profiles: collect inst…»

Mac fleet inventory and upkeep with full/worker profiles: collect installed apps and packages, compare desired versus observed state, audit local-account escrow references, update Homebrew/global packages, safely sync repos and Xcode, and report disk, service, backup, update, and security health.

steipete/agent-scripts Agent Skills автор: steipete MIT 18 файлов · 15 скриптов тело ≈ 4 733 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Инвентаризация и обслуживание парка Mac с полными/рабочими профилями: сбор установленных приложений и пакетов, сравнение желаемого и фактического состояния…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторРазработкаДанные и аналитикатип 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
C
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
92
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Входы и предусловия вес 11
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. 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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • средняя Опасные команды cmd-persistence SKILL.md:210
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (документация security-скилла)
    - failed Brew services and role-specific LaunchAgents/daemons
    security-скилл
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc scripts/op-profile-audit.sh:316
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (документация security-скилла)
    printf 'op-profile: refusing zprofile without a secure .profile token loader: %s\n' "$zprofile" >&2
    security-скилл
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc scripts/test-octopool-audit.sh:149
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (тестовый файл / пример; документация security-скилла)
    printf '# unrelated startup content\nexport FLEET_TEST=1\n' >"$case_root/home/.zprofile"
    тестовый файлsecurity-скилл
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc scripts/test-octopool-audit.sh:162
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (тестовый файл / пример; документация security-скилла)
    cat >"$case_root/home/.zprofile" <<'PROFILE'
    тестовый файлsecurity-скилл

Просканировано файлов: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 13, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4733 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 49
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -35 из 15 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 297 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.