SKILLEMALL.ai

BC auditcore-network-audit

AuditCore — полный набор инструментов для аудита безопасности сетевой инфраструктуры. Охватывает 6 поставщиков (F5, Cisco, Fortinet, Palo Alto, Juniper, Arista), 5 фреймворков (NIST 800-53, NIST CSF 2.0, CIS Controls v8, PCI DSS v4.0, ISO 27001:2022), автоматическую генерацию скриптов для исправления с возможностью отката, HTML-отчеты для руководства и технических специалистов, а также диагностику состояния инфраструктуры. Многоуровневая архитектура (Layer 0→1→2→3), оптимизированная для ограниченных окон контекста.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AuditCore — Suite completa de auditoría de seguridad para infraestruct…»

AuditCore — Suite completa de auditoría de seguridad para infraestructura de red. Cubre 6 vendors (F5, Cisco, Fortinet, Palo Alto, Juniper, Arista), 5 frameworks (NIST 800-53, NIST CSF 2.0, CIS Controls v8, PCI DSS v4.0, ISO 27001:2022), generación automática de scripts de remediación con rollback, reportes HTML ejecutivos y técnicos, y diagnóstico de salud de infraestructura. Arquitectura en capas (Layer 0→1→2→3) optimizada para ventanas de contexto reducidas.

ClawHub Agent Skills автор: santanallen v1.0.0 MIT-0 25 файлов тело ≈ 1 309 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

AuditCore — полный набор инструментов для аудита безопасности сетевой инфраструктуры.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security skill-card.md:22
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    Risk: The community index and local tools inventory can route the agent toward broader offensive security tooling. <br>

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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 7
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1309 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 465 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a mostly coherent network-audit suite, but it under-labels write, persistence, script-generation, and broad offensive-tool routing behavior as read-only.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.