BD db-security
Аудит безопасности базы данных, поддержка обнаружения SQL-инъекций, сканирования конфиденциальных данных, аудита прав доступа, мониторинга безопасности входа, анализа журналов аудита, проверки политики паролей, аудита безопасности конфигурации. Сценарии использования: - Пользователь говорит "проверка безопасности" -> выполнить audit - Пользователь говорит "обнаружить инъекции" -> выполнить sql-injection - Пользователь говорит "сканировать конфиденциальные данные" -> выполнить sensitive-data - Пользователь говорит "оценка безопасности" -> выполнить score - Пользователь говорит "проверить права" -> выполнить permissions - Пользователь говорит "безопасность входа" -> выполнить login-security - Пользователь говорит "журнал аудита" -> выполнить audit-log - Пользователь говорит "опасные операции" -> выполнить high-risk - Пользователь говорит "политика паролей" -> выполнить password-policy - Пользователь говорит "слабые пароли" -> выполнить weak-passwords - Пользователь говорит "безопасность конфигурации" -> выполнить config Использование: - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security audit - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security sql-injection "<SQL>" - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security sensitive-data - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security score - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security permissions - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security login-security - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security audit-log - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security high-risk - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security password-policy - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security weak-passwords - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security config
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«数据库安全审计，支持SQL注入检测、敏感数据扫描、权限审计、登录安全监控、审计日志分析、密码策略检查、配置安全审计。 使用场景： - 用户…»
数据库安全审计，支持SQL注入检测、敏感数据扫描、权限审计、登录安全监控、审计日志分析、密码策略检查、配置安全审计。 使用场景： - 用户说"安全检查" -> 执行 audit - 用户说"检测注入" -> 执行 sql-injection - 用户说"扫描敏感数据" -> 执行 sensitive-data - 用户说"安全评分" -> 执行 score - 用户说"检查权限" -> 执行 permissions - 用户说"登录安全" -> 执行 login-security - 用户说"审计日志" -> 执行 audit-log - 用户说"高危操作" -> 执行 high-risk - 用户说"密码策略" -> 执行 password-policy - 用户说"弱密码" -> 执行 weak-passwords - 用户说"配置安全" -> 执行 config 用法： - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security audit - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security sql-injection "<SQL>" - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security sensitive-data - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security score - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security permissions - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security login-security - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security audit-log - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security high-risk - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security password-policy - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security weak-passwords - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> security config
Аудит безопасности базы данных, поддержка обнаружения SQL-инъекций, сканирования конфиденциальных данных, аудита прав доступа, мониторинга безопасности входа…
Как процесс D 48/100 · 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.
- Сократите description до 1024 символов.
- 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
- ошибка
description-longdescription 1135 символов, лимит 1024 - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (db-security) не совпадает с папкой (dbskiter-db-security)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 12
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1041 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Ответ описан самодельной разметкой (12 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- +3Длина description 1134: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
- +4Есть примеры (16 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 44.