AF research-assistant
Обогащайте исследовательские заметки Bear с тегом «待整理» тематическими GIF-файлами. Используйте, когда пользователь хочет автоматически иллюстрировать или улучшать черновики исследовательских заметок в Bear, или упоминает «待整理», «исследовательские заметки», «добавить GIF в заметки» или «обогатить заметки».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Enrich Bear research notes tagged 「待整理」 with thematic GIFs. Use when t…»
Enrich Bear research notes tagged 「待整理」 with thematic GIFs. Use when the user wants to auto-illustrate or spruce up draft research notes in Bear, or mentions "待整理", "research notes", "add GIFs to notes", or "enrich notes".
Обогащайте исследовательские заметки Bear с тегом «待整理» тематическими GIF-файлами.
Как процесс F 52/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: <gif_url>
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
средняя Утечка данных
net-credential-usescripts/enrich_notes.sh:107Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)GIF_RESULT=$(curl -s "${GIF_API}?api_key=${GIF_KEY}&q=${ENCODED_KW}&limit=3" 2>/dev/null) -
низкая Секреты в коде
secret-password-literalSKILL.md:24Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (значение-заглушка)c. For each keyword, search GIFs using the gifgrep skill (or `curl "https://api.giphy.com/v1/gifs/search?api_key=…&q=<keyword>&limit=3"` as fallback).
заглушка
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: <gif_url>
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): <gif_url>
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (research-assistant) не совпадает с папкой (bear-research-enricher)
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 12
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 525 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
- +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 222 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.