SKILLEMALL.ai

CD agentic-loop-upgrade

Улучшенный агентный цикл с планированием, параллельным выполнением, вратами уверенности, семантическим восстановлением ошибок и наблюдаемой машиной состояний. Включает пользовательский интерфейс панели управления режимами для легкой настройки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Enhanced agentic loop with planning, parallel execution, confidence ga…»

Enhanced agentic loop with planning, parallel execution, confidence gates, semantic error recovery, and observable state machine. Includes Mode dashboard UI for easy configuration.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: maverick-software v2.4.1 MIT-0 80 файлов · 1 скрипт тело ≈ 4 799 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Улучшенный агентный цикл с планированием, параллельным выполнением, вратами уверенности, семантическим восстановлением ошибок и наблюдаемой машиной состояний.

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияDiscordИИ и агентыДанные и аналитикаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
62/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
62
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 4

  • высокая Опасные команды cmd-destructive-fs src/dist/execution/approval-gate.js:39
    Разрушительная команда для файловой системы (корень / домашняя папка / диск) (определение детектора / чёрного списка)
    { pattern: /:(){ :|:& };:/i, level: "critical", reason: "Fork bomb" },
    детектор
  • высокая Опасные команды cmd-destructive-fs src/execution/approval-gate.ts:90
    Разрушительная команда для файловой системы (корень / домашняя папка / диск) (определение детектора / чёрного списка)
    { pattern: /:(){ :|:& };:/i, level: "critical" as RiskLevel, reason: "Fork bomb" },
    детектор
Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README.md:3
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    [![Source](https://img.shields.io/badge/source-github.com%2Fopenclaw%2Fsk…lue)](https://github.com/openclaw/skill-agentic-loop-upgrade)
    детектор
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SECURITY.md:19
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    | **Privilege escalation** | No |

Просканировано файлов: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (agentic-loop-upgrade) не совпадает с папкой (agent-mode-upgrades)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4799 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 58
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -222 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -47 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 180 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is not clearly malicious, but it changes the agent loop in high-impact ways and its safety controls do not reliably require explicit approval before risky actions proceed.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.