SKILLEMALL.ai

FC SunoMaker

Автоматизированная генерация музыки Suno AI — создавайте профессиональные песни без ручного вмешательства. Автоматизация браузера без интерфейса для серверов с интеграцией Gemini 3.1 Pro.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automated Suno AI Music Generation - Create professional songs without…»

Automated Suno AI Music Generation - Create professional songs without manual intervention. Headless browser automation for servers with Gemini 3.1 Pro integration.

Заблокированguard заблокировал скилл: найдены признаки вредоносного поведения
modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 7 файлов · 1 скрипт тело ≈ 3 207 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 32 ч назад

Автоматизированная генерация музыки Suno AI — создавайте профессиональные песни без ручного вмешательства.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ГенераторPlaywrightGmailРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
F
32/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
10
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Guard заблокировал этот скилл: найдены критические проблемы (см. ниже). Не устанавливайте его, пока автор не исправит.

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.

Утечка данных
Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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. Уберите критические находки guard (секреты, опасные команды, скрытые инструкции): пока они есть, скилл заблокирован и не может получить оценку выше F.
  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 · 3

  • критично Утечка данных exfil-send-secrets-to-url SKILL.md:82
    Инструкция отправить секреты/переписку на внешний адрес
    > **Step 2**: Upload the cookie file to the server:
Средние и низкие: 2
  • средняя Опасные команды cmd-privilege SKILL.md:40
    Повышение привилегий / права на запись для всех
    echo "deb [arch=amd64] http://dl.google.com/linux/chrome/deb/ stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/google-chrome.list
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:379
    Чтение файла .env
    cat ~/.suno/.env

Просканировано файлов: 7. 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 59/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 46
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3207 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 164 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
  • +4Есть примеры (18 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.