SKILLEMALL.ai
EN Войти

B dbcheck

执行 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、DM8、TiDB、IvorySQL、GBase 8s、YashanDB、KingbaseES 数据库健康巡检，内置 130+ 条增强风险分析规则，一键生成专业 Word 巡检报告。适用于 DBA 和运维人员快速掌握数据库运行状况、排查风险。项目地址：https://github.com/fiyo/DBCheck

ClawHub Agent Skills автор: fiyo v2.6.2 MIT-0 31 файл тело ≈ 2 498 токенов открыть источник ↗ проанализирован 21 ч назад
ПроцедураPostgreSQLMySQLGitHubИнфраструктуратип 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
85/100
Общая оценка
Безопасность 60%
96
Качество 40%
68
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
  2. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  3. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention scripts/main_oracle_full.py:476
    Упоминание редактирования crontab (строковый литерал в коде, не выполняется)
    data['crontab'] = self.run_cmd("crontab -l 2>/dev/null").strip()
    строка в коде
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security security.md:16
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    **No network communication, no remote execution, no privilege escalation.**
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell security.md:56
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (строка таблицы в документации; документация security-скилла)
    | `curl ... | bash` (remote code download) | None — all code is bundled locally |
    таблицаsecurity-скилл
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security security.md:58
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    | Sends data to remote C2 server | No — no network exfiltration whatsoever |

Просканировано файлов: 31. 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")

Процессная зрелость 48/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 42
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2498 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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
  • -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -320 из 21 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 194 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
DBCheck appears to be a legitimate database inspection tool, but it handles sensitive database and SSH data and has under-disclosed paths for remote AI analysis, so users should review it carefully before installing.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 23 июн. 2026 г.