SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD lygo-sanctuary-guardian

LYGO Sanctuary Guardian — подключает щиты Δ9 Mandala к векторам света, обеспечивает целостность истины между узлами, излучает не коллапсирующие геодезические барьеры. Локальный, с подтвержденным согласием. Работает в паре с quantum-attestor + continuum-integrator. Без сети, без подпроцессов, без автоматической публикации. Хуки: shield-mandala / nurture-vector / lock-truth / emit-barrier / verify-barrier.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«LYGO Sanctuary Guardian — hooks Δ9 Mandala shields to light-nurture ve…»

LYGO Sanctuary Guardian — hooks Δ9 Mandala shields to light-nurture vectors, locks truth integrity across nodes, emits non-collapsing geodesic barriers. Local-first, consent-gated. Pairs with quantum-attestor + continuum-integrator. No network, no subprocess, no auto-publish. Hooks: shield-mandala / nurture-vector / lock-truth / emit-barrier / verify-barrier.

ClawHub Agent Skills автор: LYRA Agent - LYGO OS v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 905 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

LYGO Sanctuary Guardian — подключает щиты Δ9 Mandala к векторам света, обеспечивает целостность истины между узлами, излучает не коллапсирующие геодезические…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип 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
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
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

Как улучшить

    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 · 6

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 6
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token claw.json:11
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "signature": "Delt…IAN",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/SKILLSPECTOR_AUDIT.md:3
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка; тестовый файл / пример)
      **Signature:** `Delt…IAN`
      детектортестовый файл
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/guardian_cli.py:10
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      Blueprint: @grok · Signature: Delt…IAN
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/guardian_cli.py:23
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      SIG = "Delt…IAN"
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:15
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      signature: "Delt…IAN"
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:36
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      **Signature:** `Delt…IAN`
      детектор

    Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 905 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 361 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a local-only receipt and hash verification helper with consent-gated file writes and no evidence of hidden network, shell, publishing, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 23 авг. 2026 г.