BC OrchardOS
Плагин для управления проектами и задачами Agentic для OpenClaw. Постоянная доска задач на базе SQLite с очередью, которая автоматически отправляет готовые задачи как субагенты, REST API, нативные инструменты агента и веб-панель.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agentic project and task management plugin for OpenClaw. Persistent SQ…»
Agentic project and task management plugin for OpenClaw. Persistent SQLite-backed task board with a queue runner that auto-dispatches ready tasks as subagents, REST API, native agent tools, and a web dashboard.
Плагин для управления проектами и задачами Agentic для OpenClaw.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
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».
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
- 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 · 8
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 8
-
средняя Утечка данных
net-credential-usedocs/ux-brief.md:196Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" http://127.0.0.1:18789/orchard/projects
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:183Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…FSj+bWLt…2sH/Kn8E…h6w==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:287Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…wHD+vkj3…wBQ/hCAQ…tUp/3Qh6…OOw==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:293Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…CpK+FtMRQVdIMN6/Df5j…tIC+7KYK…qaA==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:346Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…RFW+TK4J…oUr/txX3…6Ns/A==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:370Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…JgI+2Q5U…e1E+Nyvgdz/aIyN…n58/GELp3+w==",
детектор -
низкая Утечка данных
exfil-secret-in-urlsrc/kb/knowledge.ts:32Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${model}:embedContent?key=…заглушка -
низкая Утечка данных
net-credential-usesrc/ui/dashboard.generated.ts:4Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (определение детектора / чёрного списка; комментарий в коде; демонстрация атаки / пример)export const DASHBOARD_HTML = "<!DOCTYPE html>\n<html lang=\"en\" data-theme=\"dark\">\n<head>\n <meta charset=\"utf-8\">\n <meta http-equiv=\"Cache-Control\" content=\"no-cache, no-store, must-reva
детекторкомментарийдемонстрация
Просканировано файлов: 30. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (OrchardOS) не совпадает с папкой (orchard)
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 521 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 210 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.