SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC implementing-anti-phishing-training-program

Руководства по проектированию, развертыванию и измерению программы повышения осведомленности о безопасности в отношении фишинга — базовые симуляции фишинга, интерактивные учебные модули, обучение в режиме «точно в срок» и отслеживание метрик — с использованием таких платформ, как KnowBe4, Proofpoint Security Awareness или Cofense. Используйте при создании или совершенствовании программы повышения осведомленности о фишинге, установлении учебных мер контроля для соответствия требованиям или измерении подверженности фишингу и коэффициентов отчетности с течением времени.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Guides designing, deploying, and measuring an anti-phishing security a…»

Guides designing, deploying, and measuring an anti-phishing security awareness program - baseline phishing simulations, interactive training modules, just-in-time learning, and metric tracking - using platforms like KnowBe4, Proofpoint Security Awareness, or Cofense. Use when building or maturing a phishing awareness program, establishing training controls for compliance, or measuring phishing susceptibility and reporting rates over time.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 932 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Руководства по проектированию, развертыванию и измерению программы повышения осведомленности о безопасности в отношении фишинга — базовые симуляции фишинга…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ПроцедураИИ и агентыБезопасностьтип 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
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:14
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      # Get phishing campaign results
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/standards.md:47
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      8. Credential harvesting

    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 "nist_csf"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mitre_attack"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mitre_f3"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 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: 3, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 43
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 932 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 442 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.