BC analyzing-windows-lnk-files-for-artifacts
Анализирует файлы ярлыков Windows LNK для извлечения путей к целевым объектам, временных меток MAC, серийных номеров томов и идентификаторов машин для реконструкции временной шкалы криминалистической экспертизы. Используйте при расследовании недавно использовавшихся файлов, отслеживании съемных носителей или сетевых путей, на которые ссылаются ярлыки, или при построении временной шкалы DFIR из артефактов LNK.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Parse Windows LNK shortcut files to extract target paths, MAC timestam…»
Parse Windows LNK shortcut files to extract target paths, MAC timestamps, volume serial numbers, and machine identifiers for forensic timeline reconstruction. Use when investigating recently-accessed files, tracking removable media or network paths referenced by shortcuts, or building a DFIR timeline from LNK artifacts.
Анализирует файлы ярлыков Windows LNK для извлечения путей к целевым объектам, временных меток MAC, серийных номеров томов и идентификаторов машин для…
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу
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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "domain" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "subdomain" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "nist_csf" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "mitre_attack"
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 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, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3022 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 321 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.