SKILLEMALL.ai

BC ship-safe-red-team

Запустить многоагентное сканирование red team — 29 специализированных агентов безопасности сканируют более 80 классов атак, включая инъекции, обход аутентификации, SSRF, цепочку поставок, Supabase RLS, безопасность MCP, агентный ИИ, отравление RAG, соответствие требованиям PII и многое другое. Использовать, когда пользователь хочет глубокий анализ безопасности, выходящий за рамки простого поиска секретов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run a multi-agent red team scan — 29 specialized security agents scan…»

Run a multi-agent red team scan — 29 specialized security agents scan for 80+ attack classes including injection, auth bypass, SSRF, supply chain, Supabase RLS, MCP security, agentic AI, RAG poisoning, PII compliance, and more. Use when the user wants a deep security analysis beyond just secrets.

asamassekou10/ship-safe Claude Code автор: asamassekou10 MIT 1 файл тело ≈ 645 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Запустить многоагентное сканирование red team — 29 специализированных агентов безопасности сканируют более 80 классов атак, включая инъекции, обход…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторSupabaseИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:3
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      description: Run a multi-agent red team scan — 29 specialized security agents scan for 80+ attack classes including injection, auth bypass, SSRF, supply chain, Supabase RLS, MCP security, agentic AI, 
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:7
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      # Ship Safe — Red Team Scan
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:9
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      You are running a multi-agent red team scan using Ship Safe's 29 security agents.
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:11
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ## Step 1: Run the red team scan

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

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 645 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 297 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.