BD agent-security-dlp
Agent Security DLP — корпоративная система предотвращения утечек данных Функции: защита входа, защита памяти, контроль инструментов, фильтрация выхода, журналы аудита Правила: 170 правил, охватывающих более 25 отраслей, включая финансы, медицину, автомобильную промышленность, продажи, управление персоналом, логистику и т. д. Триггеры: check-output (выход из диалога) / check-input (вход в диалог) / check-tool (выполнение инструмента) Сценарии: командная строка / интеграция с Python / автоматический триггер декоратора
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agent Security DLP - 企业级数据防泄漏系统 功能: 入口防护、记忆保护、工具管控、出口过滤、审计日志 规则: 170条，…»
Agent Security DLP - 企业级数据防泄漏系统 功能: 入口防护、记忆保护、工具管控、出口过滤、审计日志 规则: 170条，覆盖金融、医疗、汽车、销售、人力资源、物流等25+行业 触发: check-output(对话出口) / check-input(对话入口) / check-tool(工具执行) 场景: 命令行 / Python集成 / 装饰器自动触发
Agent Security DLP — корпоративная система предотвращения утечек данных Функции: защита входа, защита памяти, контроль инструментов, фильтрация выхода…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 14
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 917 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 188 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.