SKILLEMALL.ai

AB alibabacloud-waf-bot-management

Автоматизированный помощник по настройке Alibaba Cloud WAF Bot Management. Автоматически выполняет оценку политики защиты ботов, настройку, проверку и тюнинг через OpenAPI/CLI. Поддерживает сценарии, такие как защита LLM API, защита от скрейпинга розничных акций, общая защита от сканирования и платформы для академических исследований. Активируется, когда пользователь упоминает управление ботами, защиту от сканирования, защиту от скрейпинга, WAF Bot, BOT2.0, предотвращение злоупотреблений LLM API, защиту от скрейпинга в розничной торговле, защиту акций, SMS-бомбинг, скриптовые атаки или защиту автоматического трафика.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Alibaba Cloud WAF Bot Management automated configuration assistant. Au…»

Alibaba Cloud WAF Bot Management automated configuration assistant. Automatically completes bot protection policy evaluation, configuration, verification, and tuning via OpenAPI/CLI. Supports scenarios such as LLM API protection, retail promotion anti-scalper, general anti-crawling, and academic research platforms. Triggers when the user mentions Bot management, crawler protection, anti-crawling, WAF Bot, BOT2.0, LLM API abuse prevention, retail anti-scalper, promotion protection, SMS bombing, script attacks, or automated traffic protection.

ClawHub Agent Skills автор: alibabacloud-skills-team v0.0.1 MIT-0 13 файлов тело ≈ 4 978 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 11 ч назад

Автоматизированный помощник по настройке Alibaba Cloud WAF Bot Management.

Как процесс B 76/100 · Почти готов — трудных мест не видно

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
76/100
Почти готов
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
Когда включается вес 12
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 13. 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 76/100

    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4978 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 44, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 547 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 11)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent Alibaba Cloud WAF Bot Management assistant, but it can make real production security-policy changes and should be used carefully.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.