SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB conducting-external-reconnaissance-with-osint

Проводите внешнюю разведку с использованием методов OSINT для картирования внешней поверхности атаки организации без прикосновения к целевым системам, собирая DNS-записи, журналы прозрачности сертификатов, результаты поиска, социальные сети, репозитории кода и базы данных утечек в профиль цели. Используйте для пассивной фазы сбора информации при пентесте, внешнего футпринтинга или сбора информации о сотрудниках/электронной почте для кампании социальной инженерии.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Conduct external recon using OSINT techniques to map an organization's…»

Conduct external recon using OSINT techniques to map an organization's external attack surface without touching target systems, gathering DNS records, certificate transparency logs, search results, social media, code repositories, and breach databases into a target profile. Use for the passive info-gathering phase of a pentest, external footprinting, or collecting employee/email intel for a social engineering campaign.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 2 902 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Проводите внешнюю разведку с использованием методов OSINT для картирования внешней поверхности атаки организации без прикосновения к целевым системам, собирая…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураGitHubAWSИИ и агентытип 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%
95
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
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 SKILL.md:3
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      description: Conduct external recon using OSINT techniques to map an organization's external attack surface without touching target systems, gathering DNS records, certificate transparency logs, searc
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:30
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Performing the initial reconnaissance phase of a penetration test to gather intelligence before active scanning
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:34
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      - Scoping the breadth of an organization's digital footprint prior to a red team engagement
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:130
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ### Scenario: Pre-Engagement Reconnaissance for a Red Team Exercise
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:132
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      **Context**: A technology company has contracted a red team assessment. Before active testing begins, the team conducts passive OSINT to map the attack surface and identify potential entry points. The

    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 65/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), 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: 61
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2902 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 422 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 61 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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