SKILLEMALL.ai

AD prompt-injection-defense

Защитите сеансы агента от инъекций промптов из недоверенного контента. Используйте, когда агент читает результаты веб-поиска, электронные письма, загруженные файлы, PDF или любой внешний текст, который может содержать враждебные инструкции. Обеспечивает сканирование контента, защиту записи в память (сканирование → проверка → принятие или карантин), тегирование недоверенного контента и обнаружение ловушек. Также используйте при настройке новых инструментов, которые обрабатывают внешний контент (проверщики электронной почты, RSS-читалки, веб-скрейперы).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Harden agent sessions against prompt injection from untrusted content.…»

Harden agent sessions against prompt injection from untrusted content. Use when the agent reads web search results, emails, downloaded files, PDFs, or any external text that could contain adversarial instructions. Provides content scanning, memory write guardrails (scan → lint → accept or quarantine), untrusted content tagging, and canary detection. Also use when setting up new tools that ingest external content (email checkers, RSS readers, web scrapers).

ClawHub Agent Skills автор: AdrianTeng v1.0.0 MIT-0 6 файлов · 2 скрипта тело ≈ 672 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Защитите сеансы агента от инъекций промптов из недоверенного контента.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Подмена инструкций en-ignore-previous references/canary-patterns.md:9
      Фраза-перехват ("ignore previous instructions") (строка таблицы в документации; документация security-скилла)
      | Override instructions | "ignore previous instructions", "disregard all above", "forget your rules" |
      таблицаsecurity-скилл

    Ещё 1 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

    Просканировано файлов: 6. 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 48/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 85Шаги. Шагов: 15, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 672 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 460 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent prompt-injection defense helper, with its shell/Python use and memory writes disclosed and aligned with its purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.