SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC implementing-data-loss-prevention-with-microsoft-purview

Реализует политики DLP с использованием командлетов Microsoft Purview PowerShell и API Graph для защиты данных в Exchange Online, SharePoint, OneDrive, Teams, конечных точках и Power BI, включая метки конфиденциальности, пользовательские типы конфиденциальной информации с регулярными выражениями, правила DLP для конечных точек и мониторинг Activity Explorer. Используйте при остановке утечки PII/PHI/PCI, настройке меток конфиденциальности или расследовании инцидентов DLP для настройки политик.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Implements DLP policies using Microsoft Purview PowerShell cmdlets and…»

Implements DLP policies using Microsoft Purview PowerShell cmdlets and the Graph API to protect data across Exchange Online, SharePoint, OneDrive, Teams, endpoints, and Power BI, including sensitivity labels, custom sensitive information types with regex, endpoint DLP rules, and Activity Explorer monitoring. Use when stopping PII/PHI/PCI exfiltration, configuring sensitivity labels, or investigating DLP incidents for policy tuning.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 7 639 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Реализует политики DLP с использованием командлетов Microsoft Purview PowerShell и API Graph для защиты данных в Exchange Online, SharePoint, OneDrive, Teams…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураPower BIДанные и аналитикатип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
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

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7639 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • 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 63/100

  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 29, 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
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7639 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 63
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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 435 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (19 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.