SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC bailian-usage-proxy

Сервис прокси для статистики использования общих аккаунтов на платформе больших языковых моделей Алибаба Алибаба. Используется для решения проблемы невозможности разделения индивидуального использования при совместном использовании аккаунтов Алибаба. Активируется, когда пользователю необходимо: 1) развернуть прокси для статистики использования Алибаба, 2) подсчитать использование токенов и количество вызовов несколькими пользователями, 3) управлять квотами вызовов API больших языковых моделей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«阿里百炼大模型平台的多人共享账号用量统计代理服务。用于解决公司共用阿里百炼账号时无法区分个人用量的问题。当用户需要：1) 部署阿里百炼用量统…»

阿里百炼大模型平台的多人共享账号用量统计代理服务。用于解决公司共用阿里百炼账号时无法区分个人用量的问题。当用户需要：1) 部署阿里百炼用量统计代理，2) 统计多人Token用量和调用次数，3) 管理大模型API调用配额时激活此技能。

ClawHub Agent Skills автор: bjmfjoy v1.0.0 MIT-0 27 файлов · 4 скрипта тело ≈ 351 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Сервис прокси для статистики использования общих аккаунтов на платформе больших языковых моделей Алибаба Алибаба.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

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».

Автору

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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key app/config.py:15
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal app/models.py:21
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
    api_key = Column(String(64), unique=True, nullable=False, comment="API Key")
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:13
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:35
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Опасные команды cmd-background-process start_daemon.sh:47
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    nohup python3 -m app.main >> "$LOG_FILE" 2>&1 &

Просканировано файлов: 27. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 351 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)
  • +3Длина description 116: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a plausible usage-tracking proxy, but it exposes powerful user-management and reporting functions without clear access control.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.