SKILLEMALL.ai

BC anti-fraud

Мастер защиты от мошенничества. Навык: ваш эксперт по бытовому мошенничеству. Активируется, когда пользователь вставляет подозрительное SMS, переписку, электронное письмо, ссылку, приложение или пересказ телефонного разговора и хочет узнать "не обман ли это"; активно вмешивается, когда в диалоге появляются опасные сигналы, такие как перевод денег, коды подтверждения, демонстрация экрана, незнакомые ссылки, "безопасные" счета, выдача себя за сотрудников полиции/прокуратуры, чтобы вовремя остановить руку, тянущуюся к кошельку; всегда готов провести обучение по профилактике мошенничества, распознаванию уловок или практическим тренировкам. Охватывает распространенные виды мошенничества, такие как возврат денег за покупки, "свиной" рынок, выдача себя за сотрудников полиции/прокуратуры, выдача себя за службу поддержки, мошенничество с инвестициями, фишинговые ссылки, выдача себя за начальника при переводе денег, финансовые пирамиды, "бесплатные покупки" с полным возвратом средств, чтобы сохранить каждый заработанный рубль.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«防骗大师.Skill:你身边的生活类防骗专家。 当用户贴来可疑的短信、聊天记录、邮件、链接、App 或电话转述,想知道"这是不是骗局"时立即…»

防骗大师.Skill:你身边的生活类防骗专家。 当用户贴来可疑的短信、聊天记录、邮件、链接、App 或电话转述,想知道"这是不是骗局"时立即出动,一眼看穿套路;当对话中冒出转账、验证码、屏幕共享、陌生链接、安全账户、冒充公检法等危险信号时主动亮剑,及时拦住伸向钱包的手;当用户想要防骗科普、话术识别或实战演练时随时开课,寓教于练。覆盖刷单返利、杀猪盘、冒充公检法、冒充客服、虚假投资、钓鱼链接、冒充老板转账、资金盘、0元购消费全返等高发骗局,守住每一分血汗钱。

ClawHub Agent Skills автор: ebandao v0.1.0 MIT-0 16 файлов тело ≈ 1 746 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Мастер защиты от мошенничества.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

Чем это грозит

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

Широкие права средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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
  • средняя Широкие права meta-agent-memory-dump workflows/agents/user.md
    В скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (1) — похоже на дамп с личными данными или токенами
    workflows/agents/user.md

Просканировано файлов: 16. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 36
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1746 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 230 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This anti-fraud skill is mostly defensive, but its training workflow asks the agent to generate realistic scammer scripts and adaptive pressure lines that could be misused.
LLM: suspicious (high) · 17 авг. 2026 г.