SKILLEMALL.ai

AB zhentan

Zhentan — ваш персональный агент безопасности в сети (onchain) и со-подписант. Он отслеживает ожидающие мультиподписные транзакции, проверяет их по поведенческим моделям и данным о рисках безопасности, а также автоматически подписывает безопасные — блокируя или помечая подозрительную активность до её выполнения. Используйте, когда пользователь хочет просмотреть ожидающие транзакции, одобрить или отклонить транзакцию, проверить уровни риска, переключить режим проверки, просмотреть историю транзакций или поставить в очередь и обработать счёт.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Zhentan is your personal onchain security agent and co-signer. It moni…»

Zhentan is your personal onchain security agent and co-signer. It monitors pending multisig transactions, screens them against behavioral patterns and security risk data, and auto-signs safe ones — blocking or flagging suspicious activity before it executes. Use when the user wants to review pending transactions, approve or reject a transaction, check risk scores, toggle screening mode, view transaction history, or queue and process an invoice.

ClawHub Agent Skills автор: koshikraj v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 486 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Zhentan — ваш персональный агент безопасности в сети (onchain) и со-подписант.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентыФинансыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
30
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:117
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла; хост вендора самого скилла)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $AGENT_SECRET" "https://api.zhentan.me/status?safe=…"
      security-скиллvendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:120
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла; хост вендора самого скилла)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $AGENT_SECRET" "https://api.zhentan.me/transactions?safeAddress=…"
      security-скиллvendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:126
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла; хост вендора самого скилла)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $AGENT_SECRET" "https://api.zhentan.me/status?safe=…"
      security-скиллvendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:169
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла; хост вендора самого скилла)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $AGENT_SECRET" "https://api.zhentan.me/transactions/tx-XXX"
      security-скиллvendor-host

    Ещё 1 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

    Просканировано файлов: 2. 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 68/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 30
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2486 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 448 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 25 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +4Есть примеры (21 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    Zhentan is a coherent crypto security co-signer, but it gives chat-driven authority to execute on-chain transactions and change security controls without enough visible safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.