SKILLEMALL.ai
EN Войти

B context-compactor-cli

Condense a long agent session transcript into a compact handoff memo: decisions, tasks, risks, facts & links. Credential values are auto-redacted before output (best-effort - review memos before sharing; --strict drops whole suspect lines). EN/RU heuristics, zero dependencies. The CLI prints what it reads and where it writes. Use ONLY with the user's explicit consent: tell the user which transcript file will be read.

ClawHub Agent Skills v1.1.6 5 файлов тело ≈ 664 токенов открыть источник ↗ проанализирован 25 ч назад
ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип 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
B
87/100
Общая оценка
Безопасность 60%
87
Качество 40%
88
Тесты бонус
0

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Чем это грозит

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

Секреты в коде средняя серьёзность

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

Если установить

В файлах лежит чужой ключ или токен. Если он живой, ваш агент начнёт ходить в чужие сервисы от чужого имени; если ключ уже отозван, скрипты скилла просто сломаются. Такой ключ мог попасть в скилл вместе с целым рабочим пространством автора, включая личные данные.

Автору

Ключ виден всем, кто скачал скилл, и уже мог быть скопирован ботами, которые сканируют каталоги. Отзовите его сейчас, проверьте счета и логи доступа, а потом перевыпустите.

Как улучшить

  1. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  2. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • средняя Секреты в коде secret-private-key compactor.py:299
    Приватный ключ (заголовок ключа без тела; в кавычках — упоминание, а не команда)
    "-----BEGIN PRIVATE KEY----- …
    только заголовокв кавычках
  • средняя Секреты в коде secret-private-key compactor.py:327
    Приватный ключ (заголовок ключа без тела; в кавычках — упоминание, а не команда)
    big_pem = "-----BEGIN PRIVATE KEY----- …\n"
    только заголовокв кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token compactor.py:300
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "MIIE…ial\n"
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token compactor.py:302
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "Ассистент: решили: BEGIN RSA PRIVATE KEY-…END RSA PRIVATE KEY----- для доступа по ssh.\n"
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token compactor.py:319
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    ok_jwt = "eyJh…CJ9" not in memo
    в кавычках

Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

Процессная зрелость 56/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 664 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 420 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a local transcript-compaction tool, but it needs review because one install path runs unreviewed npm code and some GitHub tokens can pass through its redaction.
LLM: suspicious (high)