SKILLEMALL.ai

BD code-review-and-quality

Многомерная проверка качества, охватывающая пять осей (правильность/читаемость/архитектура/безопасность/производительность) + аудит безопасности навыков Agent (16 типов уязвимостей NVIDIA SkillSpector + проверка целостности поведения BIV от Palo Alto). 26% навыков Agent содержат уязвимости, 5,2% — вредоносный код, 80% имеют расхождения между декларацией и поведением — ось безопасности расширена до семи измерений: безопасность кода + цепочка поставок навыков + разрешения MCP + внедрение подсказок + утечка данных + повышение привилегий + целостность BIV. Триггеры: перед слиянием PR, перед установкой навыка, после реализации функции, после рефакторинга, после исправления ошибки, перед отправкой решения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«多维度质量审查,覆盖五轴(正确性/可读性/架构/安全/性能)+ Agent Skill安全审计(NVIDIA SkillSpector 16…»

多维度质量审查,覆盖五轴(正确性/可读性/架构/安全/性能)+ Agent Skill安全审计(NVIDIA SkillSpector 16类漏洞模式 + Palo Alto BIV声明-行为完整性验证)。 26%的Agent技能含漏洞,5.2%含恶意代码,80%存在声明与行为偏差——安全轴升级为七维:代码安全+Skill供应链+MCP权限+提示注入+数据外泄+特权升级+BIV完整性。 触发:合并PR前、Skill安装前、功能实现后、重构后、bug修复后、方案提交前。

ClawHub Agent Skills автор: qqyougitcom v2.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 029 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 6 ч назад

Многомерная проверка качества, охватывающая пять осей (правильность/читаемость/архитектура/безопасность/производительность) + аудит безопасности навыков Agent…

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторGitHubИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
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

Чем это грозит

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

Опасные команды средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell SKILL.md:234
      Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (определение детектора / чёрного списка)
      3. **依赖锁定**:检查是否有 unpinned deps(`*` 版本)或 `curl | bash`
      детектор
    • низкая Опасные команды cmd-privilege SKILL.md:84
      Повышение привилегий / права на запись для всех (определение детектора / чёрного списка; строка таблицы в документации)
      | 特权升级(3种) | sudo/root/cron 持久化 | grep `sudo`/`chmod 777`/`cron`/`systemctl` |
      детектортаблица
    • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell SKILL.md:85
      Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (определение детектора / чёрного списка; строка таблицы в документации)
      | 供应链(6种) | 未锁定依赖、`curl\|bash`、混淆代码 | 检查 unpinned deps / Base64 / `eval()` |
      детектортаблица

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (code-review-and-quality) не совпадает с папкой (qqyougit-code-review-and-quality)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 105
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2029 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 236 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 105 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill appears to be a broad code-review helper, and the only supported concerns are scope clarity issues rather than hidden or harmful behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 17 июн. 2026 г.