SKILLEMALL.ai

AD network-device-scanner

Сканирует активные устройства в локальной сети и их открытые порты, возвращает результат в виде отформатированной таблицы Markdown. Сценарии срабатывания: (1) Пользователь говорит "проверь, какие устройства есть поблизости", "сканировать устройства поблизости", "посмотреть, какие устройства есть в сети", "какие устройства есть в локальной сети" (2) Пользователь упоминает IP-адрес, MAC-адрес, запросы, связанные со сканированием портов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«扫描局域网内活跃设备及其开放端口,返回格式化Markdown表格。触发场景:(1) 用户说"查一下周边设备有哪些"、"扫描周边设备"、"看看…»

扫描局域网内活跃设备及其开放端口,返回格式化Markdown表格。触发场景:(1) 用户说"查一下周边设备有哪些"、"扫描周边设备"、"看看网络有哪些设备"、"局域网有哪些设备" (2) 用户提到IP地址、MAC地址、端口扫描相关的查询

ClawHub Agent Skills автор: Li Xudong v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 317 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сканирует активные устройства в локальной сети и их открытые порты, возвращает результат в виде отформатированной таблицы Markdown.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Опасные команды cmd-execpolicy-bypass SKILL.md:26
    Запуск PowerShell с обходом execution policy (документация security-скилла)
    powershell -ExecutionPolicy Bypass -File skills/network-device-scanner/scripts/scan.ps1
    security-скилл

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 317 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 118: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a local network scanner, but it can actively probe a fixed private subnet and extra targets without clear user confirmation or tight scope controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.