SKILLEMALL.ai
EN Войти

CD progressive-loading

Реализует ленивую загрузку по схеме «хаб-спица» для минимизации использования токенов в больших навыках.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Implements hub-and-spoke lazy loading to minimize token usage in large…»

Implements hub-and-spoke lazy loading to minimize token usage in large skills

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: athola v1.9.19 MIT-0 25 файлов тело ≈ 2 012 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Реализует ленивую загрузку по схеме «хаб-спица» для минимизации использования токенов в больших навыках.

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
71/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
67
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
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

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
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

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
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

  • высокая Опасные команды cmd-persistence modules/macos-patterns.md:59
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    ~/Library/LaunchAgents/
Средние и низкие: 3
  • средняя Опасные команды cmd-persistence modules/macos-patterns.md:98
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    User-scoped agents go in `~/Library/LaunchAgents/`. System-scoped
    в кавычках
  • средняя Опасные команды cmd-persistence modules/macos-patterns.md:99
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    daemons go in `/Library/LaunchDaemons/` and require root. Load
    в кавычках
  • средняя Опасные команды cmd-persistence modules/macos-patterns.md:100
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    with `launchctl load -w <path>`, unload with `launchctl unload`.
    в кавычках

Просканировано файлов: 25. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source_plugin"

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (progressive-loading) не совпадает с папкой (nm-leyline-progressive-loading)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 85Шаги. Шагов: 85, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2012 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +3Длина description 77: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 85 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent instructional skill for progressive module loading, with no hidden execution or data access, though users should treat its publishing examples carefully.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 26 авг. 2026 г.