AD shipcheck
Сеть безопасности перед публикацией. Просканируйте npm-пакет, папку навыка OpenClaw или git-репозиторий ПЕРЕД публикацией, чтобы выявить утечки личной информации (полные домашние пути, электронные письма, внутренние IP-адреса / имена хостов Tailscale, кодовые имена внутренних проектов, токены AWS/GitHub/OpenAI/Anthropic/Slack, JWT, ключи PEM/SSH, утечки личной информации на китайском языке в markdown). Проверка персональных данных/секретов по мере возможности — НЕ замена ручной проверке или полному сканеру секретов. Используйте, когда пользователь собирается выполнить `npm publish` / `clawhub publish` / отправить публичный репозиторий GitHub или спрашивает «безопасно ли это публиковать?», «проверить утечки», «扫一下个人信息», «发布前体检», «shipcheck».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pre-ship safety net. Scan an npm package, OpenClaw skill folder, or gi…»
Pre-ship safety net. Scan an npm package, OpenClaw skill folder, or git repo BEFORE publishing to catch personal info leaks (absolute home paths, emails, internal IPs / Tailscale hostnames, private project codenames, AWS/GitHub/OpenAI/Anthropic/Slack tokens, JWT, PEM/SSH keys, soft Chinese first-person NL leaks in markdown). Best-effort PII/secret checkup — NOT a replacement for manual review or a full secret scanner. Use when the user is about to `npm publish` / `clawhub publish` / push a public GitHub repo, or asks "is it safe to share this?", "check leaks", "扫一下个人信息", "发布前体检", "shipcheck".
Сеть безопасности перед публикацией.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (git), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 985 токенов
- 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
- +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
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 599 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.