CC web-fetcher
Умный загрузчик веб-контента — статьи и видео с WeChat, Feishu, Bilibili, Zhihu, Toutiao, YouTube и т. д. Триггеры: '抓取文章' (собрать статью), '下载网页' (скачать веб-страницу), '保存文章' (сохранить статью), 'fetch URL' (получить URL), '下载视频' (скачать видео), '抓取飞书文档' (собрать документ Feishu), '抓取微信文章' (собрать статью WeChat), '把这个链接内容保存下来' (сохранить контент по этой ссылке), '下载B站视频' (скачать видео Bilibili), 'download video' (скачать видео), 'scrape article' (соскрести статью).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Smart web content fetcher - articles and videos from WeChat, Feishu, B…»
Smart web content fetcher - articles and videos from WeChat, Feishu, Bilibili, Zhihu, Toutiao, YouTube, etc. Triggers: '抓取文章', '下载网页', '保存文章', 'fetch URL', '下载视频', '抓取飞书文档', '抓取微信文章', '把这个链接内容保存下来', '下载B站视频', 'download video', 'scrape article'.
Умный загрузчик веб-контента — статьи и видео с WeChat, Feishu, Bilibili, Zhihu, Toutiao, YouTube и т.
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 7
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 7
-
средняя Утечка данных
intent-browser-credential-storeREADME.md:70Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера (демонстрация атаки / пример)--cookies-browser NAME Browser for cookies (e.g., chrome, firefox)
демонстрация -
средняя Утечка данных
intent-browser-credential-storereferences/platforms.md:71Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера (в кавычках — упоминание, а не команда)- **Premium content:** Use `--cookies-browser chrome` to pass login cookies
в кавычках -
средняя Утечка данных
intent-browser-credential-storeSKILL.md:70Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера (демонстрация атаки / пример)--cookies-browser NAME Browser for cookies (e.g., chrome, firefox)
демонстрация -
средняя Утечка данных
intent-browser-credential-storeSKILL.md:89Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера (в кавычках — упоминание, а не команда)- For premium/member content, use `--cookies-browser chrome`
в кавычках -
средняя Утечка данных
intent-browser-credential-storeSKILL.md:100Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера (строка таблицы в документации)| Bilibili 403 | Use `--cookies-browser chrome` |
таблица -
низкая Утечка данных
intent-browser-credential-storefetcher.py:23Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера (определение детектора / чёрного списка; демонстрация атаки / пример)parser.add_argument("--cookies-browser", help="Browser for cookies (e.g., chrome, firefox)")детектордемонстрация -
низкая Обфускация
obf-base64-bloblib/readability.js:1924Длинный blob, похожий на base64 (определение детектора / чёрного списка; комментарий в коде)* https://searchfox.org/mozilla-central/rev/f82d…8f8/accessible/generic/TableAccessible.cpp#19
детекторкомментарий
Просканировано файлов: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription 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
- 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
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 11
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1081 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 244 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.