SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AA alibabacloud-cfw-exposure-detection

Запрашивает и анализирует общедоступное сетевое раскрытие Alibaba Cloud, выявляет ненужные раскрытые активы и порты, оценивает риски раскрытия и генерирует рекомендации по устранению. Активируется, когда пользователь упоминает общедоступное сетевое раскрытие, раскрытые активы, раскрытые порты, безопасность общедоступных IP-адресов, результаты сканирования портов, анализ поверхности атаки, доступность из Интернета, обнаружение портов высокого риска. Также активируется, когда пользователь спрашивает о "какие IP/порты доступны в Интернете", "инвентаризация общедоступных активов", "проверка базовой безопасности", даже без явного упоминания "раскрытие".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query and analyze Alibaba Cloud public network exposure, identify unne…»

Query and analyze Alibaba Cloud public network exposure, identify unnecessary exposed assets and ports, assess exposure risks, and generate remediation recommendations. Triggers when user mentions public network exposure, exposed assets, exposed ports, public IP security, port scan results, attack surface analysis, internet reachability, high-risk port detection. Also triggers when user asks about "which IPs/ports are exposed to the internet", "public asset inventory", "security baseline check", even without explicitly saying "exposure".

ClawHub Agent Skills автор: alibabacloud-skills-team v0.0.2 MIT-0 8 файлов тело ≈ 6 462 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Запрашивает и анализирует общедоступное сетевое раскрытие Alibaba Cloud, выявляет ненужные раскрытые активы и порты, оценивает риски раскрытия и генерирует…

Как процесс A 88/100 · Дойдёт до конца — трудных мест не видно

АнализаторИнфраструктуратип 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%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
88/100
Дойдёт до конца
Инструменты и файлы вес 18
60
Входы и предусловия вес 11
70
Стоимость исполнения вес 6
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Опасные команды cmd-privilege references/cli-installation-guide.md:30
    Повышение привилегий / права на запись для всех (документация security-скилла)
    sudo mv aliyun /usr/local/bin/
    security-скилл
  • низкая Опасные команды cmd-privilege references/cli-installation-guide.md:45
    Повышение привилегий / права на запись для всех (документация security-скилла)
    sudo mv aliyun /usr/local/bin/
    security-скилл
  • низкая Опасные команды cmd-privilege references/cli-installation-guide.md:58
    Повышение привилегий / права на запись для всех (документация security-скилла)
    sudo mv aliyun /usr/local/bin/
    security-скилл
  • низкая Опасные команды cmd-privilege references/cli-installation-guide.md:71
    Повышение привилегий / права на запись для всех (документация security-скилла)
    sudo mv aliyun /usr/local/bin/
    security-скилл

Ещё 1 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6462 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 88/100

  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6462 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 61
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 18, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 543 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 61 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is mainly a read-only Alibaba Cloud Firewall audit skill, but it also tells the agent to run automatic local CLI installation, plugin updates, and persistent CLI configuration changes.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.