SKILLEMALL.ai

AC github-actions-hardening

Рецензент по усилению безопасности для файлов рабочих процессов GitHub Actions (.github/workflows/*.yml). Анализирует модель угроз Actions, которую упускают сопоставители шаблонов и общие линтеры кода — внедрение скриптов из недоверенного ввода, привилегированные триггеры, запускающие код форка, изменяемые ссылки на действия и чрезмерно ограниченные токены. Используйте этот навык, когда вас просят проверить, аудировать, усилить или обезопасить рабочий процесс GitHub Actions, при написании нового рабочего процесса или для любого запроса вроде «безопасен ли этот рабочий процесс?», «проверь мой CI на проблемы безопасности», «почему pull_request_target здесь опасен?», «закрепи мои действия» или «ограничь разрешения GITHUB_TOKEN». Охватывает внедрение скриптов через интерполяцию ${{ }}, повышение привилегий pull_request_target / workflow_run, закрепление SHA сторонних действий, наименьшие привилегии, внедрение GITHUB_ENV/GITHUB_OUTPUT, раскрытие секретов, OIDC поверх долгоживущих учетных данных и раскрытие саморазмещенных исполнителей в общедоступных репозиториях.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Security hardening reviewer for GitHub Actions workflow files (.github…»

Security hardening reviewer for GitHub Actions workflow files (.github/workflows/*.yml). Reasons about the Actions threat model that pattern matchers and general code linters miss — untrusted-input script injection, privileged triggers running fork code, mutable action references, and over-scoped tokens. Use this skill when asked to review, audit, harden, or secure a GitHub Actions workflow, when writing a new workflow, or for any request like "is this workflow safe?", "review my CI for security issues", "why is pull_request_target dangerous here?", "pin my actions", or "lock down GITHUB_TOKEN permissions". Covers script injection via ${{ }} interpolation, pull_request_target / workflow_run privilege escalation, SHA-pinning of third-party actions, least-privilege permissions, GITHUB_ENV/GITHUB_OUTPUT injection, secret exposure, OIDC over long-lived credentials, and self-hosted runner exposure on public repositories.

github/awesome-copilot Agent Skills автор: github MIT 6 файлов тело ≈ 2 203 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 21 ч назад

Рецензент по усилению безопасности для файлов рабочих процессов GitHub Actions (.github/workflows/.yml). Анализирует модель угроз Actions, которую упускают…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураGitHubРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:3
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      description: Security hardening reviewer for GitHub Actions workflow files (.github/workflows/*.yml). Reasons about the Actions threat model that pattern matchers and general code linters miss — untru
      детектор

    Просканировано файлов: 6. 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 52/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 44, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2203 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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 929: рекомендуется 120–800 символов
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

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