SKILLEMALL.ai

B keep-protocol

Signed Protobuf packets over TCP for AI agent-to-agent communication. Now with MCP tools for sub-second latency! Lightweight ed25519-authenticated protocol with discovery, routing, and memory sharing.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: nTEG-dev v1.1.1 32 файла тело ≈ 778 токенов открыть источник ↗ проанализирован 27 ч назад
ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
B
76/100
Общая оценка
Безопасность 60%
81
Качество 40%
68
Тесты бонус
0

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 id правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
  3. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  4. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 2

  • высокая Опасные команды cmd-pipe-to-shell docs/keep-protocol-virality-plan.md:133
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)
    The original plan (KP-7, KP-8, KP-9) included multicast, curl|bash, and rewards. Those issues remain in backlog for reference but are **superseded** by this pragmatic approach:
Средние и низкие: 1
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell docs/keep-protocol-virality-plan.md:29
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (определение детектора / чёрного списка; строка таблицы в документации)
    | `curl \| bash` bootstrap | Supply chain risk, orgs block it |
    детектортаблица

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

Lint

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

Процессная зрелость 53/100

  • 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: 6, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 7
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 778 токенов

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
  • -45 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a real agent communication package, but it gives an agent high-impact server bootstrap and messaging powers that are under-scoped and can affect Docker containers, execute mutable remote software, and expose message contents.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 10 сент. 2026 г.