SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC osint-methodology

Комплексная методология OSINT для внешних операций red-team и авторизованных оценок поверхности атаки. Охватывает 5-этапный конвейер разведки (обнаружение начальных данных, расширение активов, обогащение, анализ экспозиции, отчетность), дисциплину графа активов с 29 типами активов, шкалу серьезности (CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW/INFO), рабочие процессы повышения уверенности, бюджетирование времени, правила сортировки на уровне активов, тактики на основе масштаба, сопоставление сети идентификации (Entra/Okta/ADFS/Google/SAML/M365 Teams+SharePoint+OAuth), методологию API и карты аутентификации, глубокий анализ JavaScript, поверхность атаки мобильных устройств, поверхность атаки облачных сред, корреляцию компрометации и идентификации, тегирование обнаруживаемости, зондирование с учетом обнаружения (отступление, ротация персон), дисциплину валидатора только для чтения, обход WAF/CDN + обнаружение источника, приоритизацию уязвимостей (CVE/EPSS/KEV), планирование фишинговой инфраструктуры + разработку предлогов, шаблоны отправки отчетов об ошибках, шаблоны клиентских отчетов с переводом рисков, расследование действий злоумышленников (включая повороты RU/CN), отслеживание криптовалют, криминалистику изображений/видео, хронолокацию. Используйте при планировании или выполнении разведки против авторизованных целей, картировании внешней поверхности атаки организации, расследовании личности/сущности, отслеживании потоков криптовалют, геолокации медиа или выполнении работ по атрибуции.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Comprehensive OSINT methodology for external red-team operations and a…»

Comprehensive OSINT methodology for external red-team operations and authorized attack-surface assessments. Covers the 5-stage recon pipeline (seed discovery, asset expansion, enrichment, exposure analysis, reporting), asset-graph discipline with 29 asset types, severity rubric (CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW/INFO), confidence upgrade workflows, time budgeting, asset-level triage rules, scale-based tactics, identity-fabric mapping (Entra/Okta/ADFS/Google/SAML/M365 Teams+SharePoint+OAuth), API and auth-map methodology, JavaScript deep analysis, mobile attack surface, cloud attack surface, breach×identity correlation, detectability tagging, detection-aware probing (back-off, persona rotation), read-only validator discipline, WAF/CDN bypass + origin discovery, vulnerability prioritization (CVE/EPSS/KEV), phishing infrastructure planning + pretext development, bug bounty submission templates, client deliverable templates with risk translation, threat-actor investigation (incl. RU/CN pivots), cryptocurrency tracing, image/video forensics, chronolocation. Use when planning or executing reconnaissance against authorized targets, mapping an organization's external attack surface, investigating a person/entity, tracing crypto flows, geolocating media, or performing attribution work.

elementalsouls/Claude-BugHunter Agent Skills автор: elementalsouls 2 файла тело ≈ 22 865 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Комплексная методология OSINT для внешних операций red-team и авторизованных оценок поверхности атаки.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, стоимость исполнения

АнализаторGitHubAWSSlackAzureБезопасностьИнфраструктураИсследованиятип 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
C
74/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
92
Качество 40%
47
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Стоимость исполнения вес 6
10
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Сократите description до 1024 символов.
  2. 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 · 8

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 8
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security README.md:18
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - `external recon`, `external red team`, `bug bounty recon`, `attack surface management`, `ASM`, `perimeter recon`
    в кавычках
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security README.md:21
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - `phishing infrastructure`, `pretext development`, `bug bounty submission`, `responsible disclosure`
    в кавычках
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security README.md:45
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - **§30 — Bug bounty submission templates** (HackerOne, Bugcrowd, Intigriti, etc.)
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:3
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
    description: "Comprehensive OSINT methodology for external red-team operations and authorized attack-surface assessments. Covers the 5-stage recon pipeline (seed discovery, asset expansion, enrichment
    детектор
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:8
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - external red team
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:9
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - red team external
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:15
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - bug bounty recon
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:42
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - bug bounty submission

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка description-long description 1288 символов, лимит 1024
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 22865 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "sources"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 22865 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Шаги. Шагов: 511, расплывчатых формулировок: 8
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 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 Разделов верхнего уровня: 35. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (57 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 1288: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 160 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 511 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 47.