SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD skill-audit

Инструмент безопасного сканирования навыков AI-агентов. Автоматически сканирует установленные навыки OpenClaw на предмет уязвимостей. Поддерживает периодическое сканирование (каждые 24 часа) с автоматической отправкой отчетов во все настроенные каналы (Telegram/Feishu и т. д.). Обнаруживает угрозы безопасности, такие как жестко закодированные учетные данные, инъекции Shell, утечки сети и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI Agent技能安全扫描工具。自动扫描已安装的OpenClaw技能，发现安全隐患。支持定时扫描（每24小时），自动发送报告到配置的所有C…»

AI Agent技能安全扫描工具。自动扫描已安装的OpenClaw技能，发现安全隐患。支持定时扫描（每24小时），自动发送报告到配置的所有Channel（Telegram/飞书等）。检测硬编码凭证、Shell注入、网络泄露等安全威胁。

ClawHub Agent Skills автор: ohmanymoneygomyhome-creator v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 255 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Инструмент безопасного сканирования навыков AI-агентов.

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

АнализаторTelegramИнфраструктураИИ и агентытип 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
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/security-checks.md:17
    Учётные 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-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (skill-audit) не совпадает с папкой (skill-audit-pro)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 255 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)
  • +3Длина description 117: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -214 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
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real skill-security scanner, but it needs review because it runs recurring scans and prepares reports for all discovered messaging channels without clear recipient or disable controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.