SKILLEMALL.ai

AC tracebit-canaries

Используйте, когда пользователь хочет защитить свое рабочее пространство от кражи учетных данных, внедрения подсказок или утечки данных — даже если он не упоминает напрямую «канарейки» или «медовые ловушки». Включает развертывание ловушек безопасности Tracebit (поддельные учетные данные-приманки, которые оповещают об использовании), обнаружение их срабатывания через предварительно авторизованный инструмент электронной почты пользователя и реагирование на инциденты под наблюдением человека. Также используйте при расследовании предполагаемого взлома, усилении среды агента или установке ловушек для обнаружения несанкционированного доступа к конфиденциальным файлам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user wants to protect their workspace from credential the…»

Use when the user wants to protect their workspace from credential theft, prompt injection, or data exfiltration — even if they don't mention "canaries" or "honeytokens" directly. Covers deploying Tracebit security canary tokens (fake decoy credentials that alert on use), detecting when they're triggered via the user's pre-authorized email tool, and human-supervised incident response. Also use when investigating a suspected compromise, hardening an agent's environment, or setting up tripwires to catch unauthorized access to sensitive files.

ClawHub Agent Skills автор: alessandro-brucato v1.0.21 MIT-0 13 файлов · 4 скрипта тело ≈ 2 612 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте, когда пользователь хочет защитить свое рабочее пространство от кражи учетных данных, внедрения подсказок или утечки данных — даже если он не…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
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 · 6

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 6
    • низкая Секреты в коде secret-private-key references/api-reference.md:109
      Приватный ключ (значение-заглушка)
      "sshPrivateKey": "-----BEGIN PRIVATE KEY----- …
      заглушка
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/canary-types.md:39
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Credential harvesting from disk
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/incident-response-playbook.md:149
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Password canary: credential harvesting from files or password manager
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/incident-response-playbook.md:198
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | **aws** | AWS credentials were read and used. Likely: credential harvesting from the standard AWS credentials location or `.env`, or prompt injection that caused an AWS API call. |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/incident-response-playbook.md:201
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | **username-password** | Login credentials were used. Likely: credential harvesting from password manager, `.env`, or agent memory. |
    • низкая Опасные команды cmd-privilege references/security-compliance.md:237
      Повышение привилегий / права на запись для всех (документация security-скилла)
      sudo rm -f "$TRACEBIT_PATH" && echo "Removed CLI: $TRACEBIT_PATH" || echo "Could not remove CLI — run: sudo rm $TRACEBIT_PATH"
      security-скилл

    Просканировано файлов: 13. 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 64/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 21, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (tracebit-canaries) не совпадает с папкой (tracebit-canary-honeytokens)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 26, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2612 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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
    • -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 546 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill has a legitimate canary-security purpose, but its broad activation and imperfect disclosures could let an agent start account setup, CLI authentication, credential-store changes, and recurring monitoring in situations where a user expected only security advice.
    LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.