SKILLEMALL.ai

CD github-installer-agent

Безопасно клонируйте GitHub-проекты с комплексными проверками безопасности, анализом зависимостей и рекомендациями по безопасности. Функции: проверка URL, проверки безопасности репозитория, анализ зависимостей, руководство по виртуальному окружению и инструкции по ручной установке.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Securely clone GitHub projects with comprehensive safety checks, depen…»

Securely clone GitHub projects with comprehensive safety checks, dependency analysis, and security recommendations. Features: URL validation, repository safety checks, dependency analysis, virtual environment guidance, and manual installation instructions.

ClawHub Agent Skills автор: tugocoffe v2.0.1 MIT-0 8 файлов · 3 скрипта тело ≈ 2 288 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Безопасно клонируйте GitHub-проекты с комплексными проверками безопасности, анализом зависимостей и рекомендациями по безопасности.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторGitHubРазработкаИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
73/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
84
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
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

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. 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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • средняя Опасные команды cmd-install-from-url README.md:154
    Установка пакета по недоверенному URL / из архива (документация security-скилла)
    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
    security-скилл
  • средняя Опасные команды cmd-install-from-url scripts/safe_clone.sh:253
    Установка пакета по недоверенному URL / из архива (строковый литерал в коде, не выполняется)
    echo "     pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt"
    строка в коде
  • средняя Опасные команды cmd-install-from-url SKILL.md:189
    Установка пакета по недоверенному URL / из архива (документация security-скилла)
    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
    security-скилл
  • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/test_security.sh:33
    Повышение привилегий / права на запись для всех (строковый литерал в коде, не выполняется; тестовый файл / пример; документация security-скилла)
    "chmod 777"
    строка в кодетестовый файлsecurity-скилл

Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Implicit keys need to be on a single line at line 4, column 1: metadata: { ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (git, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 58
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2288 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -238 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 256 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 35 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its GitHub-cloning purpose, but some safety scripts can alter or delete local files while overstating their security checks.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.