SKILLEMALL.ai

CD hydra-evolver

Нативный для Proxmox навык оркестрации, который превращает любую домашнюю лабораторию в самовосстанавливающийся AI Swarm.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A Proxmox-native orchestration skill that turns any home lab into a Se…»

A Proxmox-native orchestration skill that turns any home lab into a Self-Healing AI Swarm.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: spamtylor v1.0.0 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 250 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Нативный для Proxmox навык оркестрации, который превращает любую домашнюю лабораторию в самовосстанавливающийся AI Swarm.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураDockerИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
60/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
59
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
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

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

  • высокая Опасные команды cmd-pipe-to-shell scripts/provision.sh:22
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)
    curl -fsSL https://get.docker.com | sh
  • высокая Опасные команды cmd-pipe-to-shell scripts/provision.sh:31
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)
    curl https://get.volta.sh | bash
Средние и низкие: 1
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host scripts/provision.sh:42
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -fsSL https://tailscale.com/install.sh | sh

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 4
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 250 токенов

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)
  • +3Длина description 90: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -33 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly an infrastructure bootstrap and discovery tool, but it gives broad system and network-changing authority with weak scoping and unsafe install practices.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 10 сент. 2026 г.