SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC dont-hack-me

Не взламывайте меня! Базовая проверка безопасности — самопроверка безопасности для Clawdbot/Moltbot. Быстро проверьте ваш clawdbot.json на наличие опасных неправильных конфигураций — открытый шлюз, отсутствие аутентификации, открытая политика DM, слабые токены, свободные разрешения файлов. Автоматическое исправление включено. Вызов: "run a security check" или "幫我做安全檢查".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«別駭我！基本安全檢測 — Security self-check for Clawdbot/Moltbot. Run a quick aud…»

別駭我！基本安全檢測 — Security self-check for Clawdbot/Moltbot. Run a quick audit of your clawdbot.json to catch dangerous misconfigurations — exposed gateway, missing auth, open DM policy, weak tokens, loose file permissions. Auto-fix included. Invoke: "run a security check" or "幫我做安全檢查".

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 2 040 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 31 ч назад

Не взламывайте меня! Базовая проверка безопасности — самопроверка безопасности для Clawdbot/Moltbot. Быстро проверьте ваш clawdbot.json на наличие опасных…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентыБезопасностьтип 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
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
  • 100Шаги. Шагов: 69
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2040 токенов
  • 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 281 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

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