SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB dyagil-supabase-security-audit

Аудит проекта Supabase + Vercel на предмет покрытия RLS, повышения привилегий, утечек данных между клиентами, анонимного раскрытия, корректности потока magic-link и заголовков безопасности HTTP — и применяйте шаблоны экстренного исправления при обнаружении проблем. Используйте всякий раз, когда пользователь спрашивает о безопасности / RLS / аудитах, после любой миграции, затрагивающей таблицы типа `profiles` или аутентификацию, или перед раскрытием новой клиентской поверхности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit a Supabase + Vercel project for RLS coverage, privilege escalati…»

Audit a Supabase + Vercel project for RLS coverage, privilege escalation, cross-customer data leaks, anonymous exposure, magic-link flow correctness, and HTTP security headers — and apply hotfix templates when issues are found. Use whenever the user asks about security / RLS / audits, after any migration that touches `profiles`-like tables or auth, or before exposing a new customer-facing surface.

ClawHub Agent Skills автор: dyagil v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 987 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Аудит проекта Supabase + Vercel на предмет покрытия RLS, повышения привилегий, утечек данных между клиентами, анонимного раскрытия, корректности потока…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

АнализаторSupabaseИнфраструктуратип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
55
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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security skill-card.md:2
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      Audits Supabase and Vercel projects for RLS coverage, privilege escalation, cross-customer data leaks, anonymous exposure, magic-link flow correctness, and HTTP security headers, then points agents to
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:3
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      description: Audit a Supabase + Vercel project for RLS coverage, privilege escalation, cross-customer data leaks, anonymous exposure, magic-link flow correctness, and HTTP security headers — and apply
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:58
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      Output is grouped: RLS coverage → anonymous exposure → UPDATE policies → live privilege escalation → cross-customer leaks → HTTP headers → summary.
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:70
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      The most common critical finding is **"UPDATE policy lacks WITH CHECK on role/email — privilege escalation risk"**. That has a turn-key SQL template:
      в кавычках
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:88
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Penetration testing of business logic** (e.g. "can a customer call `/api/send-portal-link` for another customer's id?"). Spot-check those manually by tracing each `api/*.js` endpoint's auth check.

    Просканировано файлов: 5. 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 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 987 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 400 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This Supabase audit skill appears purpose-built, but it needs review because it uses powerful database credentials and live database probes with broad triggering and unsafe defaults.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.