SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD Dockerfile Audit

Аудитор статической безопасности Dockerfile. Сканирует любой Dockerfile на 10 проблем безопасности — запуск от root, неуказанные базовые образы, секреты в ENV/ARG, удаленное ADD fetch, ENTRYPOINT в виде shell, установленный sudo, отсутствующий .dockerignore, EXPOSE привилегированного порта, apt-get без --no-install-recommends и жестко заданные значения ARG по умолчанию. Нулевые внешние зависимости (без hadolint, без Docker daemon, без сети). Соответствует CIS Docker Benchmark и CWE. Включает CI fail-gate.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Dockerfile static security auditor. Scans any Dockerfile for 10 securi…»

Dockerfile static security auditor. Scans any Dockerfile for 10 security issues — running as root, unpinned base images, secrets in ENV/ARG, remote ADD fetch, shell-form ENTRYPOINT, sudo installed, missing .dockerignore, privileged port EXPOSE, apt-get without --no-install-recommends, and hardcoded ARG defaults. Zero external dependencies (no hadolint, no Docker daemon, no network). Maps to CIS Docker Benchmark and CWE. CI fail-gate included.

ClawHub Agent Skills автор: Lucius Pang v1.0.3 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 169 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Аудитор статической безопасности Dockerfile.

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторDockerИнфраструктуратип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/dockerfile_audit.py:282
    Повышение привилегий / права на запись для всех (строковый литерал в коде, не выполняется; документация security-скилла)
    fix="Remove sudo from the container. If specific commands need elevated privileges, use gosu or setuid wrapper instead.",
    строка в кодеsecurity-скилл
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:54
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
    | DF006 | HIGH | sudo installed | CWE-250 | `apt-get install sudo` — privilege escalation |
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal SKILL.md:73
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (определение детектора / чёрного списка)
    - **FAIL (CRITICAL)**: `ENV PASSWORD=actual_value`, `ENV API_KEY=sk-abc123`, `ENV DB_PASSWORD=prod_pass`.
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal SKILL.md:152
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
    Code : ENV API_KEY=sk-p…xyz

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Dockerfile Audit) не совпадает с папкой (phy-dockerfile-audit)
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 33
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2169 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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 446 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local Dockerfile security scanner whose file reading and command examples are disclosed and aligned with its purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.