SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC configuring-network-segmentation-with-vlans

Проектирует и реализует сетевую сегментацию на основе VLAN (802.1Q) на управляемых коммутаторах для изоляции зон, таких как корпоративная сеть, серверы, DMZ, гостевая сеть и IoT, а также для ограничения путей бокового перемещения. Используйте при сегментации корпоративной сети на изолированные зоны безопасности, при соблюдении нормативных требований (PCI-DSS, HIPAA, SOC 2) к сетевой изоляции или при уменьшении радиуса поражения от инцидента безопасности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Designs and implements VLAN-based (802.1Q) network segmentation on man…»

Designs and implements VLAN-based (802.1Q) network segmentation on managed switches to isolate zones such as corporate, servers, DMZ, guest, and IoT, and to limit lateral movement paths. Use when segmenting an enterprise network into isolated security zones, meeting compliance mandates (PCI-DSS, HIPAA, SOC 2) for network isolation, or reducing blast radius from a security incident.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 3 203 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Проектирует и реализует сетевую сегментацию на основе VLAN (802.1Q) на управляемых коммутаторах для изоляции зон, таких как корпоративная сеть, серверы, DMZ…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураБезопасностьтип 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
C
61/100
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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:5
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      IoT, and to limit lateral movement paths. Use when segmenting an enterprise network
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:39
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Reducing blast radius of security incidents by preventing lateral movement between network segments
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:347
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      # Run VLAN hopping tests (from authorized pentest)
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:386
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      7. Verify segmentation with penetration testing from each VLAN, confirming CDE is fully isolated

    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"
    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 8): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, 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
    • 85Шаги. Шагов: 26, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3203 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 384 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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