SKILLEMALL.ai

BC medical-device-cybersecurity

Практическое руководство по соответствию требованиям кибербезопасности медицинских изделий — охватывает требования трех основных мировых рынков (обязательные требования FDA США от 2026 г. по кибербезопасности: SBOM — список материалов программного обеспечения/управление уязвимостями/тестирование на проникновение, без них заявка не будет принята RTA; MDR ЕС Приложение I 17.2 + NIS2 + Закон о киберустойчивости 2027 г.; Руководство NMPA Китая по рассмотрению вопросов кибербезопасности при регистрации), практическое создание SBOM (поля/обновления/цепочка поставок), управление уязвимостями и раскрытие информации (классификация CVSS/сроки устранения), систему и документацию по кибербезопасности (ISO/IEC 81001-5-1, взаимодействие с ISO 13485/62304, постмаркетинговый мониторинг), включая сравнение требований трех регионов и список документов для подачи заявки, с возможностью бесплатного локального инструмента для однократной проверки региональных требований, генерации контрольного списка и шаблона полей SBOM. Предназначен для руководителей по нормативным вопросам, разработке и информационной безопасности медицинских изделий, дополняет соответствие требованиям к медицинским изделиям с ИИ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«医疗器械网络安全合规实操手册——覆盖全球三大市场监管要求(美国 FDA 2026 网络安全强制:SBOM 软件物料清单/漏洞管理/渗透测试,…»

医疗器械网络安全合规实操手册——覆盖全球三大市场监管要求(美国 FDA 2026 网络安全强制:SBOM 软件物料清单/漏洞管理/渗透测试,缺失即不予受理 RTA;欧盟 MDR Annex I 17.2 + NIS2 + Cyber Resilience Act 2027;中国 NMPA 网络安全注册审查指导原则)、SBOM 构建实操(字段/更新/供应链)、漏洞管理与协调披露(CVSS 分级/修复时限)、网络安全体系与文档(ISO/IEC 81001-5-1、与 ISO 13485/62304 联动、上市后监控),含三地要求对照与申报文档清单,附零依赖本地工具一键查询区域要求、生成检查清单与 SBOM 字段模板。面向医械法规、研发与信息安全负责人,与 AI 医疗器械合规互补。

ClawHub Hermes автор: zhaoxinghua09-cell v1.0.0 MIT-0 18 файлов тело ≈ 603 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Практическое руководство по соответствию требованиям кибербезопасности медицинских изделий — охватывает требования трех основных мировых рынков (обязательные…

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

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
58
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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.md:17
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    description_en: A hands-on compliance playbook for medical device cybersecurity — covering global regulatory requirements (US FDA mandatory cybersecurity since 2026: SBOM/vulnerability management/pene

Просканировано файлов: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 16, column 17: description_en: A hands-on compliance playbook for medical device cybersecurity… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-long-hermes description 342 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"

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: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 603 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 342 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local compliance helper with no network, credential, or privileged behavior; its bundled audit report has a package-name mismatch but that does not create runtime risk.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 27 авг. 2026 г.