SKILLEMALL.ai

BC skill-audit-framework

Структурированная система аудита безопасности и качества для навыков ИИ-агентов. Обучает вас, что проверять перед установкой любого навыка.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Structured security and quality audit framework for AI agent skills. T…»

Structured security and quality audit framework for AI agent skills. Teaches you what to check before installing any skill.

ClawHub Agent Skills автор: LeoYann v1.2.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 221 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Структурированная система аудита безопасности и качества для навыков ИИ-агентов.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Широкие права meta-agent-memory-dump MEMORY.md
    В скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (1) — похоже на дамп с личными данными или токенами
    MEMORY.md
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security MEMORY.md:16
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - **Credential harvesting**: Skills requesting unrelated API keys and exfiltrating them
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell SKILL.md:87
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (с отрицанием — текст это запрещает)
    - [ ] No `curl | bash` or `curl | python` install patterns
    с отрицанием

Просканировано файлов: 4. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

  • 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: 4, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 42
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1221 токенов

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 123 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed browser-automation bridge for Ziniao/ZClaw, with sensitive but purpose-aligned access to a local browser bridge and API key configuration.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.