SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC uplo-cybersecurity

Управление знаниями в области кибербезопасности с помощью ИИ. Ищите информацию об угрозах, оценки уязвимостей, планы реагирования на инциденты и документацию по соответствию с помощью структурированного извлечения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered cybersecurity knowledge management. Search threat intellige…»

AI-powered cybersecurity knowledge management. Search threat intelligence, vulnerability assessments, incident response plans, and compliance documentation with structured extraction.

ClawHub Agent Skills автор: RooJenkins v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 552 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Управление знаниями в области кибербезопасности с помощью ИИ.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктураБезопасностьтип 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%
95
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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 identity-patch.md:3
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      You are connected to your organization's cybersecurity knowledge base through UPLO. This gives you specialized access to threat intelligence reports, vulnerability assessments, incident response plans
      в кавычках
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security identity-patch.md:5
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      Expect queries about current vulnerability scan results and remediation priorities, incident response procedures and escalation chains, security policy requirements and exceptions, penetration test fi
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security identity-patch.md:7
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      When presenting cybersecurity information, include CVE identifiers, severity ratings (CVSS), affected systems, and remediation timelines. For incidents, present the MITRE ATT&CK classification and con
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:41
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      search_with_context query="command and control C2 communication indicators previous incidents exfiltration"
      в кавычках
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:86
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      **search_with_context** — Security investigations are inherently graph problems. A single alert can connect to asset inventory records, previous incident reports, threat intelligence, and network arch
      в кавычках

    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 61/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1552 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 183 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent UPLO cybersecurity knowledge-base connector, but it can access and export sensitive organizational security information.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.