BB clawsec-feed
Лента рекомендаций по безопасности для угроз и уязвимостей, связанных с OpenClaw. Основные возможности: специализированные ИИ-инструменты в области эффективности; глубокая оптимизация и обновление на основе популярных открытых навыков; удаление рискованного кода, повышение безопасности и стабильности. Применимые сценарии: автоматизация рабочих процессов, планирование задач, пакетная обработка; повышение эффективности для независимых разработчиков и компаний-одиночек; автоматизация рабочих процессов и помощь в принятии интеллектуальных решений. Отличия: глубокая оптимизация, удаление исходного рискованного кода, очистка внешних зависимостей, улучшение метаданных и триггерных ключевых слов, полное соответствие стандартам платформы SkillHub. Триггерные ключевые слова: advisory, clawsec-feed, feed, clawsec, package, openclaw, security.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Security advisory feed package for OpenClaw-related threats and vulner…»
Security advisory feed package for OpenClaw-related threats and vulnerabilities. The upstream fee... 核心能力: - 效率工具领域的专业化AI辅助工具 - 基于高人气开源Skill深度优化升级 - 移除风险代码,增强安全性和稳定性 适用场景: - 工作流自动化、任务调度、批处理 - 独立开发者与一人公司效率提升 - 自动化工作流与智能决策辅助 差异化:经过深度优化,去除原始风险代码,清理外部依赖引用,增强元数据和触发关键词,完全适配SkillHub平台规范。 触发关键词: advisory, clawsec-feed, feed, clawsec, package, openclaw, security
Лента рекомендаций по безопасности для угроз и уязвимостей, связанных с OpenClaw.
Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6894 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools"
Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6894 токенов
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 56
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 22. 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)
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 365 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 46 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (23 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.