SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC ralph-ultra

Глубокий аудит безопасности с 1000 итераций (~4-8 часов). Используйте, когда пользователь говорит «глубокий аудит безопасности», «ralph ultra», «подготовка к аудиту соответствия», «тщательная проверка безопасности», «перед крупным выпуском» или «расследование инцидента безопасности». Охватывает глубокое погружение в OWASP, цепочку поставок, соответствие требованиям, бизнес-логику, 4 экспертные роли.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deep-dive security audit with 1,000 iterations (~4-8 hours). Use when…»

Deep-dive security audit with 1,000 iterations (~4-8 hours). Use when user says 'deep security audit', 'ralph ultra', 'compliance audit prep', 'thorough security review', 'before major release', or 'security incident investigation'. Covers OWASP deep dive, supply chain, compliance, business logic, 4 expert personas.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла тело ≈ 1 875 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Глубокий аудит безопасности с 1000 итераций (~4-8 часов).

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторDockerБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/personas.md:17
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ## Red Team Mindset (Apply to Every Check)
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:38
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Apply Red Team mindset to EVERY check
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:156
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **971-985:** Penetration test simulation

    Просканировано файлов: 3. 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 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 56
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1875 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 317 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.