SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC hunt-rce

Навык для поиска RCE-уязвимостей. Основан на 67 публичных отчетах об ошибках. Используйте при поиске RCE на любой цели.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Hunting skill for rce vulnerabilities. Built from 67 public bug bounty…»

Hunting skill for rce vulnerabilities. Built from 67 public bug bounty reports. Use when hunting rce on any target.

elementalsouls/Claude-BugHunter Agent Skills автор: elementalsouls 1 файл тело ≈ 7 467 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Навык для поиска RCE-уязвимостей.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураKubernetesGitHubБезопасностьРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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 · 9

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 9
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:3
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    description: Hunting skill for rce vulnerabilities. Built from 67 public bug bounty reports. Use when hunting rce on any target.
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:31
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
    RCE vulnerabilities command the highest payouts in bug bounty programs because they grant attackers direct execution control over target infrastructure. The highest-value targets are:
    детектор
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:34
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - **Enterprise server products** (GitHub Enterprise Server, self-hosted GitLab) — privilege escalation chains from low-privileged console roles to root SSH access consistently pay critical/high
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:401
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
    Articulate the concrete impact: source code exfiltration, credential theft (database, API keys, cloud IAM), lateral movement to internal network, supply chain compromise of downstream users, data dest
    детектор
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:411
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    An attacker with a low-privileged "Management Console Editor" account on a GitHub Enterprise Server instance identified that the syslog-ng configuration UI accepted a free-form "destination" field. By

Ещё 4 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7467 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "sources"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "report_count"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 441, 459, 462): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7467 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 79, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (9 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 115: рекомендуется 120–800 символов
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 41 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 79 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (25 блоков кода)

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