SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC greenhelix-agent-threat-intel-exchange

Биржа разведывательных данных об угрозах для агентов. Создавайте маркетплейсы разведывательных данных об угрозах от агента к агенту: списки фидов STIX/TAXII, доступ к IOC с платным доступом, проверка репутации качества разведданных, автономное согласование SLA и аудиторские журналы, соответствующие требованиям. Включает подробные примеры кода Python для каждого шаблона.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agent Threat Intelligence Exchange. Build agent-to-agent threat intell…»

Agent Threat Intelligence Exchange. Build agent-to-agent threat intelligence marketplaces: STIX/TAXII feed listing, paywall-gated IOC access, reputation-verified intel quality, autonomous SLA negotiation, and compliance-ready audit trails. Includes detailed Python code examples for every pattern.

ClawHub Agent Skills автор: mirni v1.3.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 19 491 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Биржа разведывательных данных об угрозах для агентов.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентыРазработкатип 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
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Стоимость исполнения вес 6
10
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:128
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
    "description": "Command and control domain associated with APT29 campaign targeting energy sector",
    детектор

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 19491 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "type"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "price_usd"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "content_type"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "executable"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "install"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "credentials"

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 19491 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 22, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 297 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 41 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a non-executing guide, but its examples under-disclose authenticated live API actions that can create financial, contractual, and sensitive threat-intelligence records.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.