SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF WebSocket Audit

Аудитор безопасности WebSocket. Сканирует исходный код на наличие 10 уязвимостей, специфичных для WebSocket — незашифрованные соединения ws://, отсутствие проверки заголовка Origin (CSWSH — Cross-Site WebSocket Hijacking), отсутствие аутентификации перед принятием, отсутствие ограничений на размер сообщений, отсутствие ограничения скорости, неаутентифицированные широковещательные рассылки клиентам, отраженная передача сообщений (XSS-over-WS), утечки стектрейсов ошибок, небезопасное согласование подпротокола и отсутствие конфигурации heartbeat/timeout. Поддерживает Node.js (ws, Socket.IO), Python (websockets, FastAPI, Django Channels), Go (gorilla/websocket), Java (Spring WebSocket), Ruby (ActionCable). Нулевые внешние зависимости. Нулевые конкуренты на ClawHub.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«WebSocket security auditor. Scans source code for 10 WebSocket-specifi…»

WebSocket security auditor. Scans source code for 10 WebSocket-specific vulnerabilities — plaintext ws:// connections, missing Origin header validation (CSWSH — Cross-Site WebSocket Hijacking), no authentication before accept, missing message size limits, no rate limiting, unauthenticated client broadcasts, reflected message relay (XSS-over-WS), error stack trace leaks, insecure subprotocol negotiation, and missing heartbeat/timeout configuration. Supports Node.js (ws, Socket.IO), Python (websockets, FastAPI, Django Channels), Go (gorilla/websocket), Java (Spring WebSocket), Ruby (ActionCable). Zero external dependencies. Zero competitors on ClawHub.

ClawHub Agent Skills автор: Lucius Pang v1.0.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 9 329 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Аудитор безопасности WebSocket.

Как процесс F 24/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ?:connection|upgrade

АнализаторРазработкатип 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
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
47
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
24/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ?:connection|upgrade
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 9329 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ?:connection|upgrade
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 24/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ?:connection|upgrade
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ?:connection|upgrade
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (WebSocket Audit) не совпадает с папкой (phy-websocket-audit)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9329 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 100Шаги. Шагов: 4

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 658 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 47.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed local WebSocket source-code scanner and its file access is proportionate to that purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.