SKILLEMALL.ai
EN Войти

DC vulnerability-scanner

(описание отсутствует)

Не рекомендуетсянизкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: brandonwise v1.0.0 4 файла тело ≈ 1 999 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 14 ч назад

Advanced vulnerability analysis for OWASP 2025, supply chain security, attack surface mapping, and risk prioritization.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторБезопасностьтип 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
D
59/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
0
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:16
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - Need runtime dynamic analysis (use actual pentest tools)
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:290
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    | **High** | Data exposure, privilege escalation |

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка frontmatter SKILL.md: no YAML frontmatter block found
  • ошибка name-missing SKILL.md: нет поля name во фронтматтере
  • ошибка description-missing SKILL.md: нет description — скилл никогда не сработает

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

  • 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
  • 30Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1999 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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 0: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 35 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 0.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent source-code vulnerability scanning skill; its file reads and npm audit subprocess are disclosed and fit the stated security-review purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.