SKILLEMALL.ai

AC code-security-check

Проверяйте текущий проект на утечки конфиденциальной информации перед отправкой в общедоступные репозитории. Этот навык следует использовать, когда пользователь просит проверить проблемы безопасности, выполнить поиск секретов, проверить покрытие .gitignore, аудировать проект перед открытием исходного кода или когда он упоминает ключевые слова, такие как «安全检查», «敏感信息», «泄露», «gitignore», «密钥», «API key leak», «before pushing to GitHub», «开源检查». Он сканирует рабочую область на наличие раскрытых учетных данных, ключей API, токенов, закрытых ключей и неправильно настроенных файлов .gitignore.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit the current project for sensitive information leaks before pushi…»

Audit the current project for sensitive information leaks before pushing to public repositories. This skill should be used when the user asks to check for security issues, scan for secrets, review .gitignore coverage, audit a project before open-sourcing, or when they mention keywords like "安全检查", "敏感信息", "泄露", "gitignore", "密钥", "API key leak", "before pushing to GitHub", "开源检查". It scans the working tree for exposed credentials, API keys, tokens, private keys, and misconfigured .gitignore files.

ClawHub Agent Skills автор: mate-matt v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 242 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 5 ч назад

Проверяйте текущий проект на утечки конфиденциальной информации перед отправкой в общедоступные репозитории.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

АнализаторGitHubTerraformDockerAWSРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 85Шаги. Шагов: 51, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2242 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 502 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed repository secret-audit guide that reads project files only to find potential leaks and does not include hidden execution, persistence, or exfiltration behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 июн. 2026 г.