SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD security-audit

Выполняйте аудиты безопасности кодовых баз с помощью статического анализа, сканирования зависимостей и шаблонов ручного обзора кода. Охватывает OWASP Top 10, обнаружение секретов, уязвимости зависимостей и неправильные конфигурации инфраструктуры. Используйте, когда вас попросят просканировать код на наличие уязвимостей, провести обзор безопасности, аудировать проект или проверить наличие проблем безопасности. Адаптировано из методологии Trail of Bits.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run security audits on codebases using static analysis, dependency sca…»

Run security audits on codebases using static analysis, dependency scanning, and manual code review patterns. Covers OWASP Top 10, secrets detection, dependency vulnerabilities, and infrastructure misconfigurations. Use when asked to scan code for vulnerabilities, perform a security review, audit a project, or check for security issues. Adapted from Trail of Bits methodology.

ClawHub Agent Skills автор: Solomon Neas v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 239 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Выполняйте аудиты безопасности кодовых баз с помощью статического анализа, сканирования зависимостей и шаблонов ручного обзора кода.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторРазработкаБезопасностьИнфраструктуратип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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

    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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security skill-card.md:25
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      Mitigation: Manually verify findings and use professional penetration testing for higher-assurance security review. <br>
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security skill-card.md:35
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      **Other Properties Related to Output:** [Static, grep-based checks require manual verification and do not replace professional penetration testing.] <br>
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:139
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Does not replace professional penetration testing

    Просканировано файлов: 2. 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 46/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (security-audit) не совпадает с папкой (s3-security-audit)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1239 токенов
    • 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 378 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward security-audit skill that scans local project files for vulnerabilities and secrets, with no hidden execution or exfiltration behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.