SKILLEMALL.ai

DC chat-history

(описание отсутствует)

Не рекомендуетсянизкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: Tonyfenwick1982 v1.1.1 MIT-0 20 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 929 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
D
44/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
73
Качество 40%
0
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

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. Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
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 · 15

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 15
  • средняя Опасные команды cmd-eval-dynamic main.py:100
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода
    os.system(f"crontab {temp_file}")
  • средняя Опасные команды cmd-eval-dynamic main.py:125
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода
    os.system(f"crontab {temp_file}")
  • средняя Опасные команды cmd-eval-dynamic main.py:184
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода
    os.system(f"crontab {temp_file}")
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention DELIVERY.md:361
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -l
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention DELIVERY.md:364
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -e
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention DELIVERY.md:448
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -l
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention main.py:58
    Упоминание редактирования crontab (в кавычках — упоминание, а не команда)
    result = os.popen("crontab -l 2>/dev/null | grep chat-history").read()
    в кавычках
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention main.py:83
    Упоминание редактирования crontab (в кавычках — упоминание, а не команда)
    existing = os.popen("crontab -l 2>/dev/null").read()
    в кавычках
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention main.py:110
    Упоминание редактирования crontab (в кавычках — упоминание, а не команда)
    existing = os.popen("crontab -l 2>/dev/null").read()
    в кавычках
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention main.py:165
    Упоминание редактирования crontab (в кавычках — упоминание, а не команда)
    existing = os.popen("crontab -l 2>/dev/null").read()
    в кавычках
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention SECURITY-NOTICE-v3.md:22
    Упоминание редактирования crontab (строка таблицы в документации; документация security-скилла)
    | 检查任务 | `os.popen("crontab -l")` | `openclaw cron list` |
    таблицаsecurity-скилл
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention SECURITY-NOTICE-v3.md:111
    Упоминание редактирования crontab (документация security-скилла)
    # crontab -l | grep -v chat-history | crontab -
    security-скилл

Ещё 3 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

Просканировано файлов: 20. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка frontmatter SKILL.md: no YAML frontmatter block found
  • ошибка name-missing SKILL.md: нет поля name во фронтматтере
  • ошибка description-missing SKILL.md: нет description — скилл никогда не сработает

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1929 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +3Длина description 0: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -223 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 46 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (54 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 0.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a local chat archiver, but it persistently indexes sensitive conversation history and its documentation understates the privacy and scheduling impact.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.