SKILLEMALL.ai
EN Войти

A render

Deploy and operate apps on Render (Blueprint + one-click Dashboard deeplink, same flow as Codex render-deploy). Use when the user wants to deploy, host, or publish an app; create or edit render.yaml; add web, static, workers, cron, Postgres, or Key Value; get the Blueprint deeplink to deploy; trigger or verify deploys via API when RENDER_API_KEY is set; connect Render MCP via mcporter for direct service creation; or configure env vars, health checks, scaling, previews, and projects.

ClawHub Agent Skills автор: ojusave v3.0.0 12 файлов тело ≈ 4 659 токенов открыть источник ↗ проанализирован 32 ч назад
ГенераторPostgreSQLИнфраструктуратип 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
A
90/100
Общая оценка
Безопасность 60%
91
Качество 40%
88
Тесты бонус
0

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

  1. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  2. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • средняя Утечка данных net-credential-use references/post-deploy-checks.md:37
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $RENDER_API_KEY" \
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/post-deploy-checks.md:11
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис; хост вендора самого скилла)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $RENDER_API_KEY" "https://api.render.com/v1/services" | head -200
    известный сервисvendor-host
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/post-deploy-checks.md:14
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис; хост вендора самого скилла)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $RENDER_API_KEY" "https://api.render.com/v1/services/<serviceId>/deploys?limit=1"
    известный сервисvendor-host
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:324
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис; хост вендора самого скилла)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $RENDER_API_KEY" "https://api.render.com/v1/services" | head -100
    известный сервисvendor-host
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:325
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис; хост вендора самого скилла)
    curl -s -H "Authorization: Bearer $RENDER_API_KEY" "https://api.render.com/v1/services/{serviceId}/deploys?limit=1"
    известный сервисvendor-host

Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

✓ Lint: замечаний нет

Процессная зрелость 59/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 85, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (render) не совпадает с папкой (deploy-on-render)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 6
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4659 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 78, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 32. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 487 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 39 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 78 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Render deployment skill is mostly legitimate, but it should be reviewed because it can use your Render API key to create or redeploy live services and includes an unsafe public datastore example.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.