AC dcl-secret-leak-detector
Сканируйте выходные данные ИИ-агентов, результаты инструментов и данные конвейера на предмет раскрытых секретов и учетных данных — ключей API, токенов, закрытых ключей, URL-адресов баз данных, значений .env — прежде чем они достигнут пользователей, журналов или нижестоящих систем. Работает как бесплатный контрольный список только для инструкций или как реальное платное сканирование с помощью регулярных выражений через живой сервер DCL Trust Oracle MCP (протокол Leibniz Layer™) с аудиторским подтверждением в блокчейне, подтвержденным через x402 (USDC на Base). Специализированный компаньон DCL Sentinel Trace — для секретов, а не только для PII. Часть пакета безопасности DCL Skills от Fronesis Labs.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scan AI agent outputs, tool results, and pipeline data for exposed sec…»
Scan AI agent outputs, tool results, and pipeline data for exposed secrets and credentials — API keys, tokens, private keys, database URLs, .env values — before they reach users, logs, or downstream systems. Runs as a free instruction-only checklist, or as a real, paid regex scan via the live DCL Trust Oracle MCP server (Leibniz Layer™ protocol) with an on-chain audit proof settled via x402 (USDC on Base). The specialist companion to DCL Sentinel Trace — for secrets, not just PII. Part of the DCL Skills security suite by Fronesis Labs.
Сканируйте выходные данные ИИ-агентов, результаты инструментов и данные конвейера на предмет раскрытых секретов и учетных данных — ключей API, токенов…
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 23
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2414 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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 541 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.