SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB building-incident-response-dashboard

Создает панели мониторинга реагирования на инциденты в реальном времени в Splunk, Elastic или Grafana, чтобы предоставить аналитикам SOC и руководству информацию о ситуации во время активных инцидентов, отслеживая затронутые системы, статус сдерживания, распространение IOC и временную шкалу реагирования. Используйте, когда командам IR требуется унифицированная видимость во время координации инцидентов и отчетности после инцидента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Builds real-time incident response dashboards in Splunk, Elastic, or G…»

Builds real-time incident response dashboards in Splunk, Elastic, or Grafana to provide SOC analysts and leadership with situational awareness during active incidents, tracking affected systems, containment status, IOC spread, and response timeline. Use when IR teams need unified visibility during incident coordination and post-incident reporting.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 2 604 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Создает панели мониторинга реагирования на инциденты в реальном времени в Splunk, Elastic или Grafana, чтобы предоставить аналитикам SOC и руководству…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторИнфраструктураДанные и аналитикатип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.es.md:258
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Incidente de Ransomware Activo**: Dashboard que muestra la propagación del cifrado, estado de contención, verificación de respaldos, progreso de recuperación
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:176
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      2024-03-15 15:30,containment,3 additional hosts identified and isolated,analyst_msmith,Lateral movement confirmed
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:277
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Active Ransomware Incident**: Dashboard showing encryption spread, containment status, backup verification, recovery progress
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:279
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Phishing Campaign Response**: Dashboard showing recipient count, click rate, credential exposure, remediation status

    Просканировано файлов: 5. 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 70/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2604 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
    • -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
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 349 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.