BD auto-skill-scanner
Auto Skill Scanner — автоматический инструмент мониторинга безопасности ИИ-навыков. Ежедневно автоматически сканирует установленные навыки OpenClaw, обнаруживает скрытые учетные данные, инъекции Shell, утечки сети и другие уязвимости безопасности, отправляет отчеты в Telegram/Feishu и другие каналы. Триггеры: scan skills, сканировать навыки, сканирование безопасности.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Auto Skill Scanner - 自动化AI技能安全监控工具。每日自动扫描已安装的OpenClaw技能，发现硬编码凭证、Shell注…»
Auto Skill Scanner - 自动化AI技能安全监控工具。每日自动扫描已安装的OpenClaw技能，发现硬编码凭证、Shell注入、网络泄露等安全隐患，报告推送至Telegram/飞书等渠道。触发词：scan skills、扫描技能、安全扫描。
Auto Skill Scanner — автоматический инструмент мониторинга безопасности ИИ-навыков.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Утечка данных
net-credential-usereferences/security-checks.md:17Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (строка таблицы в документации; документация security-скилла)| Environment exfiltration | `os.environ[key]` → `requests.post()` | Sends secrets to external servers |
таблицаsecurity-скилл
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 27
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 370 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- -223 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 128 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.