SKILLEMALL.ai

AB SecurityMarketData

Запрашивает информацию о рынке кибербезопасности и данные о компаниях. ИСПОЛЬЗОВАТЬ ДЛЯ данных о рынке безопасности ИЛИ финансирования кибербезопасности ИЛИ слияний и поглощений в сфере кибербезопасности ИЛИ исследований компаний/инвесторов в сфере безопасности ИЛИ рыночных карт ИЛИ активности сделок ИЛИ окупаемости инвестиций в безопасность ИЛИ The Signal. НЕ ДЛЯ исследования уязвимостей, новостей по безопасности или инвестиционных советов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query curated cybersecurity market and company intelligence. USE WHEN…»

Query curated cybersecurity market and company intelligence. USE WHEN security market data OR cybersecurity funding OR cyber M&A OR security-company/investor research OR market maps OR deal activity OR Return on Security OR The Signal. NOT FOR vulnerability research, security news, or investment advice.

danielmiessler/Personal_AI_Infrastructure Agent Skills автор: danielmiessler MIT 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 555 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 14 мин назад

Запрашивает информацию о рынке кибербезопасности и данные о компаниях.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураБезопасностьДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
50
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "evals"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 555 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 304 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.