SKILLEMALL.ai

BB Analysis

Аудит собственной настройки ИИ-агента — рабочей области, конфигурации, памяти, навыков, заданий, интеграций — и сообщает, что сломано, раскрыто или расточительно. Используйте, когда вас попросят проверить систему, выполнить проверку работоспособности или диагностировать настройку, или когда что-то кажется не так, или агент стал медленным или дорогим; когда токен, ключ или .env могут быть раскрыты в файле, конфигурации или истории git; когда разрешения или правила автоматического утверждения выглядят слишком широкими; когда запланированное задание перестает срабатывать, выполняется дважды или молчаливо завершается с ошибкой; когда сессии или субагенты накапливаются или зацикливаются; когда файлы памяти раздуваются, устаревают, противоречат друг другу или выпадают из индекса; когда навыки конфликтуют, никогда не активируются или указывают на отсутствующие файлы; когда интеграция возвращает 401 или 429 или замолкает; когда расходы на токены или размер контекста увеличиваются; и когда одна и та же находка возвращается снова и снова. Не для проверки кода сторонних навыков (`skill-audit`), настройки персоны рабочей области и проактивности (`openclaw-workspace`), мониторинга приложений (`monitoring`) или статистического анализа набора данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audits an AI agent's own setup — workspace, config, memory, skills, jo…»

Audits an AI agent's own setup — workspace, config, memory, skills, jobs, integrations — and reports what is broken, exposed, or wasteful. Use when asked to check the system, run a health check, or diagnose the setup, or when something feels off or the agent got slow or expensive; when a token, key, or .env may be exposed in a file, config, or git history; when permissions or auto-approve rules look too broad; when a scheduled job stops firing, runs twice, or fails silently; when sessions or subagents pile up or loop; when memory files bloat, go stale, contradict, or fall out of their index; when skills collide, never activate, or point at missing files; when an integration returns 401 or 429 or goes quiet; when token spend or context size jumps; and when the same finding keeps coming back. Not for vetting third-party skill code (`skill-audit`), workspace persona and proactivity tuning (`openclaw-workspace`), application monitoring (`monitoring`), or statistical analysis of a dataset.

ClawHub Agent Skills автор: Iván v1.0.2 MIT-0 16 файлов тело ≈ 6 837 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 19 ч назад

Аудит собственной настройки ИИ-агента — рабочей области, конфигурации, памяти, навыков, заданий, интеграций — и сообщает, что сломано, раскрыто или…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИИ и агентыДанные и аналитикаРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
30
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Опасные команды cmd-persistence scheduled.md:21
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (строка таблицы в документации; документация security-скилла)
    | `@reboot` | On boot | Only if the scheduler runs at boot and the user session exists; on a laptop, effectively "sometimes" |
    таблицаsecurity-скилл

Просканировано файлов: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6837 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "changelog"

Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6837 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 44
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +3Длина description 999: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent local health-audit guide, but its credential-search examples can expose real secrets in command output despite promising not to show credential values.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 10 сент. 2026 г.