最后更新: · 由 Agent Skills Hub 收录 · 每 8 小时同步一次
42 条规则都没有命中:没有凭证窃取,没有数据外泄,没有 curl | sh 式安装。按慢雾(SlowMist)agent 安全分类法建立的 42 条公开规则扫描,每 8 小时更新一次。
质量分综合九项启发式检查:完整度、清晰度、具体程度、示例、结构、对 agent 的友好度、分步内容、指令质量和安全提示。它衡量的是项目把自己讲清楚的程度,不是代码质量。
| Star 数 | 139 |
| Fork 数 | 1 |
| 语言 | Python |
| 分类 | Agent 工具 |
| 质量分 | 58/100 |
| 未关闭的 Issue | 1 |
| 最后更新 | 2026-08-22 |
| 创建时间 | 2026-08-17 |
| 支持平台 | python |
| 估计 Token 数 | ~7k |
dance-video-to-prompt 把 本地短视频(跳舞 / 姿态 / 变装 / 旅行打卡 / 穿搭行走等,优先 ≤10s)反推成可直接用于 AI 视频生成的结构化 Prompt。 仓库:https://github.com/CattleZ/dance-video-to-prompt 能力包含:密帧抽帧、关键帧清晰度检测与邻帧救援、音轨节奏/BPM 分析、画面事实观察、节奏卡点融合、7 段生成提示词。 看图须分析 人物身材特征、穿搭颜色与样式、拍摄场景、拍摄方法 / 运镜 / 关注重点 与面部表情。 动作清单强制含:左右肢、角度/幅度、手型、视线、面部表情(含变化)。 快速开始 输出目录默认在 (该目录不入库)。 输出模板(固定 7 段) 两个版本 两种版本 共用: 抽帧逻辑(密帧) 三阶段流程(事实 → 模板 Prompt → 校验) 同一套 7 段输出契约 text 本地视频...
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评级来自基于 SlowMist agent 安全分类法的规则扫描:42 条公开规则,覆盖凭证窃取、数据外泄、curl | sh 安装等。它是第一层扫描,不是人工审计 — 我们如实说明,不夸大。
问题规模有独立研究佐证:Liu et al. (2026) 对 31,132 个 agent skill 的研究发现,26.1% 含有安全漏洞。我们自己的全目录普查已作为可引用的开放数据集发布。
信源与负责人: