SKILLEMALL.ai

BF clawdgo

Лагерь по кибербезопасности ClawdGo Lobster. Обучите одного лобстера через 3 уровня / 12 измерений в режимах W + A-H. Обеспечьте ясность онбординга, строгие границы режимов и объяснимые результаты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«ClawdGo Lobster Cybersecurity Camp. Train one lobster through 3 layers…»

ClawdGo Lobster Cybersecurity Camp. Train one lobster through 3 layers / 12 dimensions with modes W + A-H. Keep onboarding clear, mode boundaries strict, and outputs explainable.

ClawHub Agent Skills автор: NRT2024 v1.3.2 MIT-0 36 файлов тело ≈ 6 019 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Лагерь по кибербезопасности ClawdGo Lobster.

Как процесс F 44/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/scenarios/*.md

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
44/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/scenarios/*.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal references/scenarios/S4-02.md:37
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
    password: EmailPass#2025
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:477
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
    - Scenario source must be `references/scenarios/*.md`; no invented offensive-pentest topics.
    детектор

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

Просканировано файлов: 36. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6019 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/scenarios/*.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/scenarios/*.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/scenarios/*.md
  • 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
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6019 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 276
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 15, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
  • -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 178 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 276 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This security-training skill is not clearly malicious, but it needs review because it can write persistent memory/profile files and set up a real scheduled training job with broad triggers and limited upfront consent.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.