SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC osint-investigation

Методология расследования OSINT с использованием разреженных подсказок для извлечения упущенных зацепок, соединения разрозненных улик и проверки гипотез по различным источникам. Использовать для многоэтапных CTF-соревнований, геолокации изображений/видео, реконструкции событий, проверки публичных аккаунтов и сущностей, интерпретации артефактов, исследования инфраструктуры или зашедших в тупик расследований.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Sparse-clue OSINT investigation methodology for extracting overlooked…»

Sparse-clue OSINT investigation methodology for extracting overlooked leads, connecting fragmented evidence, and testing explanations across sources. Use for multi-step CTF challenges, image/video geolocation, event reconstruction, public-account and entity verification, artifact interpretation, infrastructure research, or stalled investigations.

Разбор skillemall

Скилл обещает методологию для OSINT-расследований: извлечение скрытых связей, проверка гипотез на разных источниках, восстановление событий по фрагментам. Заявлены CTF, геолокация, верификация аккаунтов.

В папке два файла, но часть ссылок указывает в пустоту. Проверок на моделях не было, в песочнице тоже. Качество кода оценено в 66 баллов, процесс — в 50. Нет критических ошибок, но и нет подтверждения, что инструкция работает на практике.

Ставить можно, если вы готовы доделывать по ходу. Для боевого расследования — рискованно.

affaan-m/ECC Agent Skills автор: affaan-m MIT 2 файла тело ≈ 5 561 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Методология расследования OSINT с использованием разреженных подсказок для извлечения упущенных зацепок, соединения разрозненных улик и проверки гипотез по…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../research-ops/SKILL.md, ../deep-research/SKILL.md, ../exa-search/SKILL.md

АнализаторИнфраструктураМедиа и видеоИсследованиятип 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
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../research-ops/SKILL.md, ../deep-research/SKILL.md, ../exa-search/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: everything-claude-code

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5561 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../research-ops/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../deep-research/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../exa-search/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../security-review/SKILL.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../research-ops/SKILL.md, ../deep-research/SKILL.md, ../exa-search/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): ../research-ops/SKILL.md, ../deep-research/SKILL.md, ../exa-search/SKILL.md
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5561 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 34, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 348 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.