AC detection-engineering-coverage-evaluation
Автоматизирует сквозной рабочий процесс инженерии обнаружения в Google SecOps с использованием инструментов MCP. Используйте при получении информации об угрозах из блогов, генерации возможностей обнаружения угроз (TDO), симуляции поведения злоумышленника с помощью синтетических событий UDM, оценке покрытия правил и развертывании правил для устранения пробелов. Не используйте для автономного создания/настройки правил YARA-L 2.0 (используйте secops-detection-engineering), поиска угроз или расследования SOC.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automates the end-to-end detection engineering workflow in Google SecO…»
Automates the end-to-end detection engineering workflow in Google SecOps using MCP tools. Use when fetching threat intelligence from blogs, generating Threat Detection Opportunities (TDOs), simulating attacker behavior with synthetic UDM events, evaluating rule coverage, and deploying gap-closing rules. Don't use for standalone YARA-L 2.0 rule authoring/tuning (use secops-detection-engineering), threat hunting, or SOC investigation.
Автоматизирует сквозной рабочий процесс инженерии обнаружения в Google SecOps с использованием инструментов MCP.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск
Как улучшить
- 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-securitySKILL.md:105Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)privilege escalation"). Don't output the full response.
Просканировано файлов: 2. 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 57/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 41
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3185 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 436 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.