SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC implementing-cloud-workload-protection

Реализует защиту облачных рабочих нагрузок с использованием API boto3 и google-cloud для мониторинга безопасности в реальном времени, обнаружения аномалий процессов и проверки целостности файлов на экземплярах EC2/GCE. Сканирует на наличие майнинга криптовалют, обратных оболочек и несанкционированных бинарных файлов. Используйте при создании средств контроля безопасности в реальном времени для облачных вычислительных рабочих нагрузок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Implements cloud workload protection using boto3 and google-cloud APIs…»

Implements cloud workload protection using boto3 and google-cloud APIs for runtime security monitoring, process anomaly detection, and file integrity checking on EC2/GCE instances. Scans for cryptomining, reverse shells, and unauthorized binaries. Use when building runtime security controls for cloud compute workloads.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 399 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Реализует защиту облачных рабочих нагрузок с использованием API boto3 и google-cloud для мониторинга безопасности в реальном времени, обнаружения аномалий…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

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
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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 · 6

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 6
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/api-reference.md:42
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | Reverse shell | `ss -tlnp \| grep ESTAB` |
    • низкая Опасные команды cmd-persistence references/api-reference.md:45
      Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (строка таблицы в документации; документация security-скилла)
      | Cron persistence | `crontab -l; ls /etc/cron.d/` |
      таблицаsecurity-скилл
    • низкая Опасные команды cmd-cron-mention references/api-reference.md:45
      Упоминание редактирования crontab (строка таблицы в документации; документация security-скилла)
      | Cron persistence | `crontab -l; ls /etc/cron.d/` |
      таблицаsecurity-скилл
    • низкая Опасные команды cmd-cryptominer scripts/agent.py:62
      Установка или запуск майнера криптовалюты на машине пользователя (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
      "ps aux | grep -iE 'xmrig|minerd|cryptonight|stratum|nicehash' | grep -v grep",
      детекторстрока в коде

    Ещё 2 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

    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 51/100

    • 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 399 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
    • -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
    • +3Длина description 320 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.