SKILLEMALL.ai

AB personwise-product-change-adoption

Используйте, когда пользователь запрашивает курс по внедрению изменений в продукт из предоставленных исходных материалов. Триггерные фразы: product update; feature adoption; migration guide; breaking change; interactive presentation. Создавайте обоснованную интерактивную цифровую презентацию, которую аудитория может прерывать голосовыми вопросами — в виде доступного для вопросов курса. Не выдумывайте неподтвержденные факты и не заявляйте о внешних сертификатах, компетенциях или реальном завершении. С явного разрешения этот навык может установить или обновить официальный PersonWise CLI и использовать браузерный OAuth. Другие запросы на создание курсов обрабатываются только тогда, когда пользователь явно запрашивает их с помощью этого навыка.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user asks for Product Change Adoption Course from supplie…»

Use when the user asks for Product Change Adoption Course from supplied source materials. Trigger language: product update; feature adoption; migration guide; breaking change; interactive presentation. Produce a grounded interactive digital-human presentation your audience can interrupt with voice questions — delivered as an askable course. Do not invent unsupported facts or claim external certification, competence, or real-world completion. With explicit approval, this Skill may install or update the official PersonWise CLI and uses browser OAuth. Other course-creation requests are handled only when the user explicitly asks for them with this Skill.

ClawHub Agent Skills автор: PersonWise v2.1.9 MIT-0 6 файлов · 2 скрипта тело ≈ 4 550 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Триггерные фразы: product update; feature adoption; migration guide; breaking change; interactive presentation.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
92
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Широкие права средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
      Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
      allowed-tools: Bash
    • низкая Обфускация obf-base64-blob assets/service-descriptor.signed.json:3
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "payload": "ewog…i8v
      в кавычках
    • низкая Обфускация obf-base64-blob assets/service-descriptor.signed.json:8
      Длинный blob, похожий на base64 (определение детектора / чёрного списка)
      "value": "untrusted comment: signature from PersonWise CLI offline release root\nRWQ…77A+MVPd…gAI=\ntrusted comment: 
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token assets/service-descriptor.signed.json:8
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "value": "untrusted comment: signature from PersonWise CLI offline release root\nRWQ…77A+MVPd…gAI=\ntrusted comment: 
      в кавычках

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

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 18, без проверки текущего состояния
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4550 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 658 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill is a disclosed PersonWise CLI/OAuth workflow for creating courses, with approval-gated installation and no artifact evidence of hidden or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 6 авг. 2026 г.