SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB implementing-cloud-security-posture-management

Непрерывно отслеживает мультиоблачные среды (AWS, Azure, GCP) на предмет неправильных конфигураций, нарушений соответствия требованиям и рисков безопасности с помощью Prowler, ScoutSuite, AWS Security Hub, Microsoft Defender for Cloud и GCP Security Command Center. Используйте для межоблачного мониторинга состояния, соответствия требованиям CIS/SOC 2/PCI DSS или рабочих процессов обнаружения дрейфа; не для защиты рабочих нагрузок в реальном времени или тестирования безопасности приложений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Continuously monitor multi-cloud environments (AWS, Azure, GCP) for mi…»

Continuously monitor multi-cloud environments (AWS, Azure, GCP) for misconfigurations, compliance violations, and security risks using Prowler, ScoutSuite, AWS Security Hub, Microsoft Defender for Cloud, and GCP Security Command Center. Use for cross-cloud posture monitoring, CIS/SOC 2/PCI DSS compliance, or drift-detection workflows; not for runtime workload protection or application security testing.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 2 827 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Непрерывно отслеживает мультиоблачные среды (AWS, Azure, GCP) на предмет неправильных конфигураций, нарушений соответствия требованиям и рисков безопасности с…

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

ПроцедураAWSGoogle CloudAzureБезопасностьтип 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
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.es.md:196
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "TargetId": "AWS-…ite",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:214
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "TargetId": "AWS-…ite",
      детектор

    Просканировано файлов: 5. 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: 4, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), 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: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2827 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 405 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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