SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC analyzing-windows-shellbag-artifacts

Анализирует артефакты реестра Windows Shellbag (BagMRU) с помощью SBECmd и Shellbags Explorer для реконструкции активности просмотра папок и подтверждения взаимодействия пользователя с каталогами, включая съемные носители и сетевые ресурсы, даже после удаления папок. Используйте при реконструкции истории доступа пользователя к папкам или при подтверждении доступа к удаленному каталогу в работе DFIR.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze Windows Shellbag (BagMRU) registry artifacts with SBECmd and S…»

Analyze Windows Shellbag (BagMRU) registry artifacts with SBECmd and Shellbags Explorer to reconstruct folder browsing activity and prove user interaction with directories, including removable media and network shares, even after the folders are deleted. Use when reconstructing a user's folder access history or proving access to a since-removed directory in DFIR work.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 091 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Анализирует артефакты реестра Windows Shellbag (BagMRU) с помощью SBECmd и Shellbags Explorer для реконструкции активности просмотра папок и подтверждения…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

АнализаторМедиа и видеотип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:78
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | Network paths | Remote share access (lateral movement) |

    Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "domain"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "subdomain"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "nist_csf"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mitre_attack"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2091 токенов

    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
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 370 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.