SKILLEMALL.ai
EN Войти

FD sql-dataviz

(описание отсутствует)

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка F
ClawHub Agent Skills автор: moniq888 v1.0.1 MIT-0 27 файлов · 1 скрипт тело ≈ 3 754 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
F
26/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
44
Качество 40%
0
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
Входы и предусловия вес 11
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. Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
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

  • высокая Опасные команды cmd-install-from-url references/INSTALLATION.md:128
    Установка пакета по недоверенному URL / из архива
    pip3 install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ matplotlib seaborn pandas numpy pillow
  • высокая Опасные команды cmd-install-from-url references/INSTALLATION.md:131
    Установка пакета по недоверенному URL / из архива
    pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib seaborn pandas numpy pillow
  • высокая Опасные команды cmd-install-from-url references/INSTALLATION.md:134
    Установка пакета по недоверенному URL / из архива
    pip3 install -i http://pypi.douban.com/simple matplotlib seaborn pandas numpy pillow
Средние и низкие: 2
  • низкая Обфускация obf-base64-blob references/INTEGRATION_GUIDE.md:321
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "iVBO…mNk+M9QD…ggg=="
    в кавычках
  • низкая Обфускация obf-base64-blob references/INTEGRATION_GUIDE.md:334
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    chart_b64 = "iVBO…mNk+M9QD…ggg=="
    в кавычках

Просканировано файлов: 26. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка frontmatter SKILL.md: no YAML frontmatter block found
  • ошибка name-missing SKILL.md: нет поля name во фронтматтере
  • ошибка description-missing SKILL.md: нет description — скилл никогда не сработает

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 53, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3754 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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 0: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -411 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 47 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (20 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 0.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill appears to do what it claims: install charting libraries and generate charts, with ordinary dependency and CDN risks to review.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.