SKILLEMALL.ai
EN Войти

B autooptimise

Autonomously optimise any OpenClaw skill using a benchmark-driven experiment loop. Scores skill outputs 0-10 across 4 dimensions, identifies the lowest-scoring pattern, proposes a targeted SKILL.md change, re-tests, and keeps or discards based on measured improvement. Use when asked to: optimise my [skill] skill, run autooptimise on [skill], benchmark my [skill] skill, improve my skill overnight.

ClawHub Agent Skills автор: WealthVisionAI-Source v0.1.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 417 токенов открыть источник ↗ проанализирован 24 ч назад
ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
B
89/100
Общая оценка
Безопасность 60%
95
Качество 40%
79
Тесты бонус
0

Чем это грозит

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

Подмена инструкций средняя серьёзность

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

Если установить

В тексте есть фразы вроде «игнорируй предыдущие инструкции» или «теперь ты…». Это попытка перехватить управление агентом: он может нарушить ваши правила, системные ограничения или политику компании.

Автору

Такие фразы не нужны честному скиллу: сформулируйте роль и правила прямо, без отмены чужих инструкций. Иначе сканеры каталогов и корпоративные фильтры заблокируют публикацию.

Как улучшить

  1. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  2. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Подмена инструкций en-ignore-previous README.md:217
    Фраза-перехват ("ignore previous instructions") (определение детектора / чёрного списка)
    **Skill safety auditing (v0.2):** A planned audit mode will scan skills for suspicious patterns before optimising them — unexpected external URLs, instructions that attempt to override system prompts,
    детектор

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

Lint

  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессная зрелость 53/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 417 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 399 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a legitimate optimizer, but it can run live tests against other installed skills and its scheduling and network disclosures are too broad for that level of access.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.