SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC implementing-hashicorp-vault-dynamic-secrets

Настраивает движки динамических секретов HashiCorp Vault для учетных данных баз данных, ключей AWS IAM и сертификатов PKI с автоматической генерацией, управлением сроком действия и ротацией для устранения статических секретов в конфигурации приложений. Используйте при устранении долгоживущих статических учетных данных, настройке движка секретов Vault, генерации эфемерных учетных данных базы данных или облака или автоматизации ротации учетных данных для соответствия требованиям (PCI-DSS, NIST 800-53 IA-5).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Configures HashiCorp Vault dynamic secrets engines for database creden…»

Configures HashiCorp Vault dynamic secrets engines for database credentials, AWS IAM keys, and PKI certificates, with automatic generation, lease management, and rotation to eliminate static secrets in application configuration. Use when eliminating long-lived static credentials, configuring a Vault secrets engine, generating ephemeral database or cloud credentials, or automating credential rotation for compliance (PCI-DSS, NIST 800-53 IA-5).

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 4 840 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Настраивает движки динамических секретов HashiCorp Vault для учетных данных баз данных, ключей AWS IAM и сертификатов PKI с автоматической генерацией…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураAWSPostgreSQLMySQLKubernetesДанные 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
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 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"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mitre_f3"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), 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 4840 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

    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 446 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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