CF ima-knowledge-base
Навык базы знаний Tencent IMA. Инкапсулирует полный интерфейс интеллектуальной базы знаний IMA, поддерживает оба способа аутентификации: OpenAPI и Cookie. Функции включают управление базой знаний, CRUD заметок, ответы RAG, операции с папками, управление подписками на базу знаний и т. д.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«腾讯IMA知识库技能。封装IMA智能知识库的完整接口，支持OpenAPI和Cookie两种认证方式。功能包括知识库管理、笔记CRUD、RAG…»
腾讯IMA知识库技能。封装IMA智能知识库的完整接口，支持OpenAPI和Cookie两种认证方式。功能包括知识库管理、笔记CRUD、RAG问答、文件夹操作、订阅知识库管理等。
Навык базы знаний Tencent IMA.
Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: .+?
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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 · 2
-
высокая Утечка данных
intent-browser-credential-storeskill-card.md:20Доступ к хранилищу паролей / cookies браузераRisk: The skill handles live IMA login cookies that can grant access to a user's knowledge-base data. <br>
Средние и низкие: 1
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokentest_connection.py:32Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)api_key = os.getenv("IMA_API_KEY", "6KH6…aPv+pV89DJl/Asd+upvL…9CA==")тестовый файлв кавычках
Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: .+?
Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): .+?
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 100Шаги. Шагов: 18
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1296 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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 88: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 31 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.