SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC local-env-setup

Подготовьте необязательные локальные среды выполнения Python/R, настроенные пользователем серверы Python MCP, Node/scimaster-cli и pixi для задачи пользователя. Повторно используйте обнаруженные пути, настраивайте интерпретаторы Wisp и применяйте зеркала при необходимости. Используйте для настройки среды, отсутствующих зависимостей среды выполнения или запрошенных локальных установок. Для удаленных вычислений по SSH используйте compute-env-setup.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Prepare optional local Python/R runtimes, user-configured Python MCP s…»

Prepare optional local Python/R runtimes, user-configured Python MCP servers, Node/scimaster-cli, and pixi for the user’s task. Reuse detected paths, configure Wisp interpreters, and apply mirrors when needed. Use for 配置环境, missing runtime dependencies, or requested local installations. For remote SSH compute use compute-env-setup.

xuzhougeng/wisp-science Agent Skills автор: xuzhougeng AGPL-3.0 1 файл тело ≈ 3 196 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 дн назад

Подготовьте необязательные локальные среды выполнения Python/R, настроенные пользователем серверы Python MCP, Node/scimaster-cli и pixi для задачи пользователя.

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

ИнтеграцияGitHubРазработкатип 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
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
80
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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.

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

    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-execpolicy-bypass SKILL.md:146
      Запуск PowerShell с обходом execution policy
      powershell -ExecutionPolicy Bypass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
    • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host SKILL.md:151
      Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
      curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell SKILL.md:268
      Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (хост вендора самого скилла)
      curl -fsSL https://pixi.sh/install.sh | bash
      vendor-host
    • средняя Опасные команды cmd-execpolicy-bypass SKILL.md:272
      Запуск PowerShell с обходом execution policy
      powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm -useb https://pixi.sh/install.ps1 | iex"

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 125): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 9, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3196 токенов

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 333 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (21 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.