SKILLEMALL.ai
EN Войти

BB openclaw-magika

AI-детектор типов файлов. Определяет типы содержимого файлов (более 200 типов, ~99% точность) с помощью модели глубокого обучения Google Magika. Активируется, когда: (1) пользователь запрашивает идентификацию/проверку/определение типа файла, (2) анализируются загруженные файлы, (3) файлы классифицируются по содержимому в пакетном режиме. Требуется: magika CLI (pip install/pipx install/brew). Читает: конфигурационные файлы не используются. Данные третьим лицам не отправляются; только локальная обработка.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered file type detection. Detects file content types (200+ types…»

AI-powered file type detection. Detects file content types (200+ types, ~99% accuracy) using Google Magika deep learning model. Triggered when: (1) user asks to identify/check/detect file type, (2) analyzing uploaded files, (3) batch classifying files by content. Requires: magika CLI (pip install/pipx install/brew). Reads: no config files. No data sent to third parties; local inference only.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: AxelHu v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 367 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

AI-детектор типов файлов.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктуратип 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
B
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
82
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 1

  • высокая Опасные команды cmd-pipe-to-shell SKILL.md:59
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)
    curl -LsSf https://securityresearch.google/magika/install.sh | sh

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Unexpected flow-map-end token in YAML stream: "}" at line 3, column 72: metadata: {"openclaw":{"emoji":"🔍","requires":{"anyBins":["magika"]}}}} ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

  • 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
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 4
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 367 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 394 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a straightforward local file-type detection helper, with a visible but avoidable risky install option.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.