SKILLEMALL.ai

CC building-malware-incident-communication-template

Создает структурированные шаблоны коммуникации для инцидентов вредоносного ПО (ransomware, wiper, trojan, worm), охватывая уведомления внутренних заинтересованных сторон, брифинги для руководства, технические консультации для ИТ-команд, уведомления клиентов и раскрытие информации регулирующим органам, с процедурами эскалации на основе уровня серьезности. Используйте при составлении или стандартизации коммуникаций по инцидентам и рабочих процессов уведомлений при вспышке вредоносного ПО.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build structured communication templates for malware incidents (ransom…»

Build structured communication templates for malware incidents (ransomware, wiper, trojan, worm), covering internal stakeholder notifications, executive briefings, technical advisories for IT teams, customer notifications, and regulatory disclosures, with severity-based escalation procedures. Use when drafting or standardizing incident communications and notification workflows for a malware outbreak.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 334 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Создает структурированные шаблоны коммуникации для инцидентов вредоносного ПО (ransomware, wiper, trojan, worm), охватывая уведомления внутренних…

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

ГенераторИнфраструктураБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
75
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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:14
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | Ransomware | Data encryption, ops disruption | Isolate hosts, disable shares |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/workflows.md:10
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      |-- P1: Critical (ransomware, wiper, widespread)
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:3
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      description: Build structured communication templates for malware incidents (ransomware,
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:37
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      Effective communication during malware incidents is critical for coordinated response, stakeholder management, and regulatory compliance. A structured communication framework ensures the right people 
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:60
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | P1 - Critical | Ransomware, wiper, or widespread infection affecting business operations | Within 15 minutes | CISO, CEO, Legal, Board (if applicable) |

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

    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: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2334 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -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 403 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.