AC fang
Защищает переменные среды от кражи вредоносными скриптами навыков. Выполняет двухэтапный аудит безопасности: (1) статический анализ шаблонов с помощью scan_env.py для обнаружения чтения переменных среды, сетевых вызовов, кодирования и использования exec; (2) необязательный глубокий анализ LLM всех скриптов в целевом каталоге навыка на предмет сложных шаблонов кражи. Выводит структурированный отчет об угрозах с оценкой риска (HIGH/MEDIUM/LOW/CLEAN). Используйте, когда: проводите аудит установленных или загруженных навыков перед использованием, расследуете подозрительные скрипты, выполняете периодические проверки безопасности каталога навыков или проверяете, что ни один навык не извлекает ключи API / секреты.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Protect environment variables from being stolen by malicious skill scr…»
Protect environment variables from being stolen by malicious skill scripts. Runs a two-phase security audit: (1) static pattern scan via scan_env.py to detect env reads, network calls, encoding, and exec usage; (2) optional LLM deep analysis of all scripts in the target skill directory for sophisticated theft patterns. Outputs a structured threat report with risk ratings (HIGH/MEDIUM/LOW/CLEAN). Use when: auditing installed or downloaded skills before use, investigating suspicious scripts, running periodic security sweeps of the skill directory, or verifying that no skill is exfiltrating API keys / secrets.
Защищает переменные среды от кражи вредоносными скриптами навыков.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 681 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 614 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.