SKILLEMALL.ai
EN Войти

B sql-splitter

拆分 SQL 文件为独立文件（存储过程、函数、视图、触发器、表结构、索引、约束），自动分析依赖并生成合并脚本

ClawHub Agent Skills автор: fish1981bimmer v3.6.3 MIT-0 37 файлов тело ≈ 11 238 токенов открыть источник ↗ проанализирован 30 ч назад
ПроцедураИнфраструктуратип 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
B
75/100
Общая оценка
Безопасность 60%
95
Качество 40%
45
Тесты бонус
0

Чем это грозит

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

Опасные команды средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
  4. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  5. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Опасные команды cmd-eval-dynamic scripts/unlimited_split.py:44
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода
    exec(compile(source, '<patched>', 'exec'), mod.__dict__)

Просканировано файлов: 37. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 11238 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: v3.3.0修复
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/dm-converter-v240-fixes.md

Процессная зрелость 34/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: v3.3.0修复, references/dm-converter-v240-fixes.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): v3.3.0修复, references/dm-converter-v240-fixes.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 75, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 11238 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 312
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 18. 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)
  • +3Длина description 54: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -246 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 18 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 78 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 312 пунктов
  • +4Есть примеры (31 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (16 из 16)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 45.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is mostly a SQL splitting and conversion tool, but it includes unsafe runtime code-patching and security-evasion guidance that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · 4 июл. 2026 г.