SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD nist-ai-rmf

Применяет NIST AI Risk Management Framework (NIST AI 100-1 + NIST AI 600-1 Generative AI Profile) к конкретной системе ИИ, вопросу управления или оценке воздействия. Три режима — консультация, план управления, полная оценка — все цитируют подкатегории (`GOVERN 1.1`) и идентификаторы действий профиля (`GV-1.2-001`) дословно. Используйте, когда пользователь упоминает AI RMF, NIST RMF, NIST AI 100-1, NIST AI 600-1, GenAI Profile, четыре функции (Govern / Map / Measure / Manage), характеристики надежного ИИ, 12 рисков GAI (конфабуляция, вредоносные предубеждения, целостность информации, CBRN, конфиденциальность данных и т. д.) или спрашивает «что говорит NIST о X» для системы ИИ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Apply the NIST AI Risk Management Framework (NIST AI 100-1 + the NIST…»

Apply the NIST AI Risk Management Framework (NIST AI 100-1 + the NIST AI 600-1 Generative AI Profile) to a specific AI system, governance question, or impact assessment. Three modes — consult, governance plan, full assessment — all cite Subcategories (`GOVERN 1.1`) and Profile Action IDs (`GV-1.2-001`) verbatim. Use when the user mentions the AI RMF, NIST RMF, NIST AI 100-1, NIST AI 600-1, GenAI Profile, the four functions (Govern / Map / Measure / Manage), the trustworthy AI characteristics, the 12 GAI risks (confabulation, harmful bias, information integrity, CBRN, data privacy, etc.), or asks "what does NIST say about X" for an AI system.

lawve-ai/awesome-legal-skills Agent Skills автор: lawve-ai 21 файл тело ≈ 2 487 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 56 мин назад

Применяет NIST AI Risk Management Framework (NIST AI 100-1 + NIST AI 600-1 Generative AI Profile) к конкретной системе ИИ, вопросу управления или оценке…

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/templates/<mode>.md

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентыИсследованиятип 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
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/templates/<mode>.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/gai-profile/glossary.md:109
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    On an ad hoc or more structured basis, organizations can design and use a variety of channels to engage external stakeholders in product development or review. Focus groups with select experts can pro
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/gai-profile/glossary.md:121
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    The quality of AI red-teaming outputs is related to the background and expertise of the AI red team itself. Demographically and interdisciplinarily diverse AI red teams can be used to identify flaws i
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/gai-profile/glossary.md:217
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    Glazunov, S. et al. (2024) Project Naptime: Evaluating Offensive Security Capabilities of Large Language Models. Project Zero. https://googleprojectzero.blogspot.com/2024/06/project-naptime.html
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/templates/assessment.md:58
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - Address `MEASURE 2.7` — security & resilience evaluation — before production deployment. (Specifically: complete penetration testing of the prompt boundary.)

Просканировано файлов: 21. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/templates/<mode>.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "audience"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "owner"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "last_verified"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "freshness_window"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "freshness_category"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "verified_against"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "verification_notes"

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/templates/<mode>.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/templates/<mode>.md
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (nist-ai-rmf) не совпадает с папкой (nist-ai-rmf-rafal-fryc)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 8
  • 85Шаги. Шагов: 43, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2487 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 649 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.