SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC integrity-forensics

Запуск проверки целостности Anti-Autoresearch (реестр доказательств, привязанный к диапазону → аудиторы GPT предлагают выводы → репортер, основанный только на правилах, который перечисляет каждое предложение с тем, что сказал о нем аудитор) для статьи через тонкий лаунчер с закрепленным SHA — затем преобразование вердикта в типизированные ворота политики (BLOCK/WARN/NO_NEW_BLOCKER) и реестр обязательств только для добавления. Используйте, когда пользователь говорит «судебная экспертиза целостности», «судебный аудит этой статьи», «предварительная проверка целостности перед подачей», «проверить честность этой статьи» или говорит «anti-autoresearch», когда собственные навыки репозитория не установлены. Также вызывается через /paper-writing (самостоятельная проверка целостности перед подачей, по умолчанию ВКЛ), /peer-review (приложение для судебной экспертизы), /resubmit-pipeline.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run the Anti-Autoresearch integrity-forensics sweep (span-anchored evi…»

Run the Anti-Autoresearch integrity-forensics sweep (span-anchored evidence ledger → GPT auditors propose findings → a rules-only reporter that lists every proposal with what the auditor said about it) against a paper via a SHA-pinned thin launcher — then convert the verdict into a typed policy gate (BLOCK/WARN/NO_NEW_BLOCKER) and an append-only obligations ledger. Use when user says "integrity forensics", "forensic audit this paper", "投稿前自查诚信", "审这篇论文的诚信", or says "anti-autoresearch" when the upstream repo's own skills are not installed. Also invoked by /paper-writing (submission self-forensics, default ON), /peer-review (forensic appendix), /resubmit-pipeline.

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep Claude Code автор: wanshuiyin MIT 1 файл тело ≈ 4 032 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Запуск проверки целостности Anti-Autoresearch (реестр доказательств, привязанный к диапазону → аудиторы GPT предлагают выводы → репортер, основанный только на…

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

АнализаторGitHubРазработкаДанные 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
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
      Заранее разрешены широкие инструменты: Bash(*)
      allowed-tools: Bash(*) Read Write Grep Glob mcp__codex__codex

    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 61/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4032 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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

    • +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
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 670 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.