SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC agentic-security-review-skill

Создание артефактов для обзора безопасности, надежности, разрешений и производственной готовности от CompleteTech LLC для рабочих процессов разработки агентов, включая оценку рисков, разрешения инструментов, обработку секретов, раскрытие данных, тестирование на инъекции промптов, доверие к источникам данных, этапы утверждения, внешние действия, аудит журналов, конфигурацию модели/провайдера, хранение данных, риск зависимостей, принцип наименьших привилегий, блокирующие факторы запуска, откат, реагирование на инциденты, эскалацию, результаты красной команды и подписание безопасности. Используйте перед запуском в производство или всякий раз, когда изменяются инструменты, данные, учетные данные, интеграции, источники данных или внешние действия.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create CompleteTech LLC security, safety, permissions, and production-…»

Create CompleteTech LLC security, safety, permissions, and production-readiness review artifacts for agentic development workflows, including risk intake, tool permissions, secrets handling, data exposure, prompt-injection testing, retrieval trust, approval gates, external actions, audit logging, model/provider configuration, retention, dependency risk, least privilege, launch blockers, rollback, incident response, escalation, red-team results, and security signoff. Use before production launch or whenever tools, data, credentials, integrations, retrieval sources, or external actions change.

ClawHub Agent Skills автор: CompleteTech v1.0.2 MIT-0 20 файлов тело ≈ 1 727 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 22 ч назад

Создание артефактов для обзора безопасности, надежности, разрешений и производственной готовности от CompleteTech LLC для рабочих процессов разработки…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security README.md:88
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Not a compliance certification, penetration test, or legal approval.
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:28
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      This skill owns security, safety, permissions, data, credential, tool, and launch-risk review. Use it alongside discovery, proposal, or delivery when risk needs a dedicated artifact. It does not repla

    Просканировано файлов: 20. 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 54/100

    • 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: 6, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 41
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1727 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
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 598 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a local security-review template and PDF generator with no evidence of hidden network activity, credential harvesting, or unsafe automatic actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.