SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC building-vulnerability-scanning-workflow

Создает структурированный рабочий процесс сканирования уязвимостей с использованием таких инструментов, как Nessus, Qualys и OpenVAS, для обнаружения, приоритизации и отслеживания устранения уязвимостей безопасности в инфраструктуре. Используйте, когда командам SOC необходимо установить регулярные процессы оценки уязвимостей, интегрировать результаты сканирования с оповещениями SIEM и создавать панели мониторинга для отслеживания устранения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Builds a structured vulnerability scanning workflow using tools like N…»

Builds a structured vulnerability scanning workflow using tools like Nessus, Qualys, and OpenVAS to discover, prioritize, and track remediation of security vulnerabilities across infrastructure. Use when SOC teams need to establish recurring vulnerability assessment processes, integrate scan results with SIEM alerting, and build remediation tracking dashboards.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 2 984 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Создает структурированный рабочий процесс сканирования уязвимостей с использованием таких инструментов, как Nessus, Qualys и OpenVAS, для обнаружения…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураМедиа 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
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:44
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      **Do not use** for penetration testing or active exploitation — vulnerability scanning identifies weaknesses, penetration testing validates exploitability.
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:198
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | **P3 Medium** | 4.0-6.9 | Business-critical | 30 days | Authenticated privilege escalation |

    Просканировано файлов: 4. 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 63/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), 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: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2984 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 363 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 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.