SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC data-breach-blast-radius

Анализ последствий до инцидента: инвентаризирует конфиденциальные данные (PII, PHI, PCI-DSS, учетные данные), отслеживает потоки данных, оценивает векторы раскрытия и создает отчет о масштабах регуляторного воздействия с диапазонами штрафов, взятыми дословно из статьи 83 GDPR, раздела 1798.155(a) CCPA и раздела 45 CFR § 160.404 HIPAA. Бенчмарки затрат из отчета IBM Cost of a Data Breach Report (ежегодно обновляется). Все цитаты в references/SOURCES.md для проверки. Используйте, когда вас спрашивают: «оценить последствия утечки», «какие данные могут быть раскрыты», «рассчитать масштаб воздействия», «анализ раскрытия данных», «насколько плохой будет утечка», «квантифицировать риск данных», «инвентаризация конфиденциальных данных», «аудит безопасности потоков данных», «оценка до инцидента», «наихудший сценарий утечки», «готовность к утечке», «отчет о риске данных», «/data-breach-blast-radius». Для любого стека, обрабатывающего пользовательские данные, медицинские записи или финансовую информацию. Выходные метки: данные, основанные на законе (точные) против эвристических оценок (только для планирования). Не заменяет юридическую консультацию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pre-breach impact analysis: inventories sensitive data (PII, PHI, PCI-…»

Pre-breach impact analysis: inventories sensitive data (PII, PHI, PCI-DSS, credentials), traces data flows, scores exposure vectors, and produces a regulatory blast radius report with fine ranges sourced verbatim from GDPR Art. 83, CCPA § 1798.155(a), and HIPAA 45 CFR § 160.404. Cost benchmarks from IBM Cost of a Data Breach Report (annually updated). All citations in references/SOURCES.md for verification. Use when asked: "assess breach impact", "what data could be exposed", "calculate blast radius", "data exposure analysis", "how bad would a breach be", "quantify data risk", "sensitive data inventory", "data flow security audit", "pre-breach assessment", "worst-case breach scenario", "breach readiness", "data risk report", "/data-breach-blast-radius". For any stack handling user data, health records, or financial information. Output labels law-sourced figures (exact) vs heuristic estimates (planning only). Does not replace legal counsel.

github/awesome-copilot Agent Skills автор: github MIT 7 файлов тело ≈ 3 299 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 22 ч назад

Анализ последствий до инцидента: инвентаризирует конфиденциальные данные (PII, PHI, PCI-DSS, учетные данные), отслеживает потоки данных, оценивает векторы…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторAzureДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: GitHub Copilot / VS Code Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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

    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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/blast-radius-calculator.md:49
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | 0.6 | **Moderate** | Requires privilege escalation or chaining with another bug; internal system with broad developer access |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:24
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Auditing a codebase before a security review or pentest

    Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 85Шаги. Шагов: 100, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3299 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Длина description 953: рекомендуется 120–800 символов
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 13 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 100 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.