BD jf-watchdog
杰峰看门狗技能。基于杰峰设备抓图 + AI 视觉分析的通用区域状态监控，支持物品防盗、通道占用检测、人员存在检测等场景。
杰峰看门狗技能。基于杰峰设备抓图 + AI 视觉分析的通用区域状态监控，支持物品防盗、通道占用检测、人员存在检测等场景。
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
В файлах лежит чужой ключ или токен. Если он живой, ваш агент начнёт ходить в чужие сервисы от чужого имени; если ключ уже отозван, скрипты скилла просто сломаются. Такой ключ мог попасть в скилл вместе с целым рабочим пространством автора, включая личные данные.
Ключ виден всем, кто скачал скилл, и уже мог быть скопирован ботами, которые сканируют каталоги. Отзовите его сейчас, проверьте счета и логи доступа, а потом перевыпустите.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
-
средняя Секреты в коде
secret-labelled-tokenscripts/crypto.py:172Токен / ключ рядом с меткой (формат неизвестен — проверьте, что это не живой секрет)app_secret = "90f8…f5d"
Просканировано файлов: 6. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 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
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (jf-watchdog) не совпадает с папкой (jf-open-pro-watchdog)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 58
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3499 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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 60: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 42 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
- +4Есть примеры (17 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.