SKILLEMALL.ai

DD ClawFeed

Инструмент для создания сводок новостей на основе ИИ. Автоматически генерирует структурированные сводки (4 часа/ежедневно/еженедельно/ежемесячно) из лент Twitter и RSS.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered news digest tool. Automatically generates structured summar…»

AI-powered news digest tool. Automatically generates structured summaries (4H/daily/weekly/monthly) from Twitter and RSS feeds.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка D
modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 47 файлов · 5 скриптов тело ≈ 759 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 26 ч назад

Инструмент для создания сводок новостей на основе ИИ.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
D
56/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
55
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
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. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. 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 · 11

  • высокая Опасные команды cmd-persistence docs/STAGING.md:18
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    launchctl bootstrap gui/$(id -u) ~/Library/LaunchAgents/com.openclaw.clawfeed-staging.plist
  • высокая Опасные команды cmd-persistence docs/STAGING.md:21
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    launchctl bootout gui/$(id -u) ~/Library/LaunchAgents/com.openclaw.clawfeed-staging.plist
Средние и низкие: 9
  • низкая Утечка данных read-dotenv CONTRIBUTING.md:9
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env  # fill in your API keys
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:178
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…yQ4+1JEU…qkW+cY7W…Kyb+GUaGyKUA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:244
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…GD3+82K6JgJlm/Y+KI92…no5+4jh9sw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:354
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…FSj+bWLt…2sH/Kn8E…h6w==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:400
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…vZS+VIDU…jX4+qx9M…saQ==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:475
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…GLw+xYSd…cqA==",
    детектор
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:66
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:31
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url src/server.mjs:480
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
    const userResp = await httpsGet(`https://www.googleapis.com/oauth2/v2/userinfo?access_token=…);
    заглушка

Просканировано файлов: 42. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 50Шаги. Шагов: 2
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 759 токенов

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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -45 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 127 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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