AC alibabacloud-web-application-attacks-analysis
Анализирует журналы доступа к веб-сайтам (Nginx/Apache/IIS) для обнаружения CC-атак, распределенных ботов из прокси-пулов, сканирующих зондов, брутфорс-атак на вход, аномальных краулеров, всплесков QPS/пропускной способности/кодов состояния и медленного потребления ресурсов, затем создает действенный отчет по безопасности с рекомендациями по смягчению последствий. Только для чтения; учетные данные не требуются. Триггеры: «CC-атака», «HTTP-флуд», «бот из прокси-пула», «брутфорс-атака на вход», «анализ логов доступа», «анализ безопасности логов доступа», «аномальный краулер», «всплеск QPS», «всплеск пропускной способности», «всплеск 4xx/5xx», «сайт подвергается атаке», «сканирующий зонд», «злоупотребление API», «анализ медленных запросов».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze origin web access logs (Nginx/Apache/IIS) to detect CC attacks…»
Analyze origin web access logs (Nginx/Apache/IIS) to detect CC attacks, proxy-pool distributed bots, scanning probes, login brute force, abnormal crawlers, QPS/bandwidth/status-code surges, and slow resource consumption, then produce an actionable security report with mitigation advice. Read-only; no credentials required. Triggers: "CC attack", "HTTP flood", "proxy pool bot", "login brute force", "web access log analysis", "access log security analysis", "abnormal crawler", "QPS surge", "bandwidth surge", "4xx/5xx surge", "site being attacked", "scanning probe", "API abuse", "slow request analysis".
Анализирует журналы доступа к веб-сайтам (Nginx/Apache/IIS) для обнаружения CC-атак, распределенных ботов из прокси-пулов, сканирующих зондов, брутфорс-атак…
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2728 токенов
- 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 Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 14 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 606 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.