SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF redteam-report-template

Формат клиентской отчетности для red-team — кодифицирует структуру «Тема / Наблюдения / Описание / Влияние / Рекомендация / PoC», используемую для внешних red-team операций (не для отчетов платформ bug-bounty). Другая аудитория, другой тон, другой ритм. Создан на основе авторизованного отчета об операции, где 14 находок были упакованы в 52 КБ MD + 2,2 МБ DOCX с 16 встроенными скриншотами. Используйте, когда операция — «внешняя red team для корпоративного клиента» (не H1/Bugcrowd/Intigriti), при создании финального отчета, когда клиент указал пользовательский формат отчета или при упаковке находок в DOCX/PDF.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Client-facing red-team deliverable format — codifies the Subject / Obs…»

Client-facing red-team deliverable format — codifies the Subject / Observations / Description / Impact / Recommendation / PoC structure used for external red-team engagements (not bug-bounty platform reports). Different audience, different tone, different cadence. Built from an authorized engagement deliverable where 14 findings were packaged into a 52KB MD + 2.2MB DOCX with 16 embedded screenshots. Use when the engagement is "external red team for an enterprise client" (not H1/Bugcrowd/Intigriti), when generating the final report, when the client has specified a custom report format, or when packaging findings into DOCX/PDF.

elementalsouls/Claude-BugHunter Agent Skills автор: elementalsouls 1 файл тело ≈ 3 659 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Формат клиентской отчетности для red-team — кодифицирует структуру «Тема / Наблюдения / Описание / Влияние / Рекомендация / PoC», используемую для внешних…

Как процесс F 47/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: screenshots/F

ШаблонWordДанные и аналитикатип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
47/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: screenshots/F
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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.md:3
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    description: Client-facing red-team deliverable format — codifies the Subject / Observations / Description / Impact / Recommendation / PoC structure used for external red-team engagements (not bug-bou
    в кавычках
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:12
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - Pentest reports going to a CISO / IT-Sec team (not a triager)
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:254
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    Bug bounty would reject most of these. Red-team deliverables embrace them — the client paid for the assessment to know.

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: screenshots/F
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "sources"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "report_count"

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: screenshots/F
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): screenshots/F
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 63, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3659 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 633 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.