SKILLEMALL.ai

AC skill-install-guard

Установка навыка Guard OpenClaw с использованием стандартизированного пятиэтапного процесса: проверка источника, проверка локального состояния, обязательный обзор всех файлов, оценка рисков, выполнение установки и проверка после установки. Используйте это при установке навыков из ClawHub, локальных папок, GitHub или других источников, когда вам нужны надежные решения о разрешении/запрете установки и проверяемые результаты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Guard OpenClaw skill installation with a productized five-step flow: s…»

Guard OpenClaw skill installation with a productized five-step flow: source check, local-state check, mandatory all-files review, risk review, install execution, and post-install verification. Use this whenever installing skills from ClawHub, local folders, GitHub, or other sources and you need reliable go/no-go decisions plus verifiable outcomes.

ClawHub Agent Skills автор: 文武贝 v0.4.3 MIT-0 7 файлов · 1 скрипт тело ≈ 954 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Установка навыка Guard OpenClaw с использованием стандартизированного пятиэтапного процесса: проверка источника, проверка локального состояния, обязательный…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, отчётность по ходу

АнализаторGitHubИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 7. 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: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Guard OpenClaw skill installation with a productized five-step flo… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (skill-install-guard) не совпадает с папкой (shrimp-skill-install-guard)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
    • 100Шаги. Шагов: 50
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 954 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 349 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed install-review helper that can run a user-provided install command, so it is useful but should be used carefully.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.