SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC nist-csf

База знаний из NIST Cybersecurity Framework (CSF) 2.0. Используйте для управления кибербезопасностью, УПРАВЛЕНИЯ, ИДЕНТИФИКАЦИИ, ЗАЩИТЫ, ОБНАРУЖЕНИЯ, РЕАГИРОВАНИЯ, ВОССТАНОВЛЕНИЯ, организационных профилей, уровней CSF, управления рисками цепочки поставок, управления корпоративными рисками, реагирования на инциденты. Охватывает только документ CSF 2.0; не охватывает конкретные элементы управления SP 800-53, шаги авторизации системы NIST RMF или отраслевые нормативные акты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Knowledge base from NIST Cybersecurity Framework (CSF) 2.0. Use for cy…»

Knowledge base from NIST Cybersecurity Framework (CSF) 2.0. Use for cybersecurity risk management, GOVERN, IDENTIFY, PROTECT, DETECT, RESPOND, RECOVER, Organizational Profiles, CSF Tiers, supply chain risk, enterprise risk management, incident response. Covers the CSF 2.0 document only; does not cover specific SP 800-53 controls, NIST RMF system authorization steps, or sector-specific regulations.

jgsystemsconsulting/jgs-se-knowledge-packs Agent Skills автор: jgsystemsconsulting 14 файлов тело ≈ 2 947 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 73 мин назад

База знаний из NIST Cybersecurity Framework (CSF) 2.0. Используйте для управления кибербезопасностью, УПРАВЛЕНИЯ, ИДЕНТИФИКАЦИИ, ЗАЩИТЫ, ОБНАРУЖЕНИЯ…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

СправочникИнфраструктуратип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
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 chapters/ch05-detect-de.md:25
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Monitoring only the network perimeter**: DE.CM covers networks (DE.CM-01), physical environments (DE.CM-02), personnel (DE.CM-03), external providers (DE.CM-06), and computing environments (DE.CM-
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security patterns.md:44
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      **When to use**: When planning recovery capabilities; when validating that the organization can actually recover from ransomware or destructive attacks.
      детектор

    Просканировано файлов: 14. 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 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 82
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2947 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 400 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 82 пунктов
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.