SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD amass

OWASP Amass отображает внешнюю поверхность атаки организации: находит поддомены, IP-адреса, сетевые блоки и ASN из пассивных источников и с помощью активных методов DNS и сохраняет их в базе данных активов. Используйте для: исчерпывающей перечислимости поддоменов, обнаружения поверхности атаки, поиска забытых хостов перед пентестом, отслеживания вновь появившихся активов, построения графа целевой инфраструктуры.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OWASP Amass maps an organization's external attack surface: it finds s…»

OWASP Amass maps an organization's external attack surface: it finds subdomains, IP addresses, netblocks and ASNs from passive sources and active DNS techniques and stores them in an asset database. Use when: comprehensive subdomain enumeration, attack surface discovery, finding forgotten hosts before a pentest, tracking newly appeared assets, building a graph of target infrastructure.

TerminalSkills/skills Agent Skills автор: TerminalSkills Apache-2.0 2 файла тело ≈ 1 783 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

OWASP Amass отображает внешнюю поверхность атаки организации: находит поддомены, IP-адреса, сетевые блоки и ASN из пассивных источников и с помощью активных…

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

АнализаторGitHubDockerБезопасностьИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
85
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

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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:4
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      OWASP Amass maps an organization's external attack surface: it finds subdomains, IP addresses, netblocks and ASNs from passive sources and active DNS techniques and stores them in an asset database. U
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:13
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      use-cases: "Enumerate all subdomains for a target domain using passive sources, Seed an enumeration with ASNs, CIDR ranges and IP addresses, Discover shadow IT and forgotten subdomains before a pentes
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:159
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      ### Example 1: "Find all subdomains of our domain before the pentest starts"
      в кавычках

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 9): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1783 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 388 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.