SKILLEMALL.ai

BC implementing-github-advanced-security-for-code-scanning

Настраивает GitHub Advanced Security (сканирование кода с помощью CodeQL, сканирование секретов, обзор зависимостей и оповещения Dependabot) для выполнения автоматизированного статического анализа и обнаружения уязвимостей в репозиториях в масштабе предприятия, включая пользовательские запросы CodeQL и интеграцию рабочего процесса CI. Используйте при настройке или оптимизации сканирования кода, развертывании CodeQL в организации или переносе SAST влево в рабочие процессы запросов на слияние.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Configures GitHub Advanced Security (code scanning with CodeQL, secret…»

Configures GitHub Advanced Security (code scanning with CodeQL, secret scanning, dependency review, and Dependabot alerts) to perform automated static analysis and vulnerability detection across repositories at enterprise scale, including custom CodeQL queries and CI workflow integration. Use when setting up or tuning code scanning, rolling out CodeQL across an organization, or shifting SAST left into pull request workflows.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 075 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Настраивает GitHub Advanced Security (сканирование кода с помощью CodeQL, сканирование секретов, обзор зависимостей и оповещения Dependabot) для выполнения…

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

ПроцедураGitHubБезопасностьИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    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"

    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: 9, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 41
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2075 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 428 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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