SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB implementing-nerc-cip-compliance-controls

Реализует элементы управления NERC CIP для киберсистем Bulk Electric System (BES): категоризация активов (CIP-002), электронные периметры безопасности (CIP-005), управление безопасностью системы (CIP-007), управление конфигурацией (CIP-010) и риски цепочки поставок (CIP-013), включая обновления MFA 2025 года. Используйте, когда зарегистрированная организация должна достичь или поддерживать соответствие NERC CIP, подготовиться к аудиту регионального органа или категоризировать вновь введенные в эксплуатацию киберсистемы BES.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Implements NERC CIP controls for Bulk Electric System (BES) cyber syst…»

Implements NERC CIP controls for Bulk Electric System (BES) cyber systems: asset categorization (CIP-002), electronic security perimeters (CIP-005), system security management (CIP-007), configuration management (CIP-010), and supply chain risk (CIP-013), including 2025 MFA updates. Use when a registered entity must achieve or maintain NERC CIP compliance, prepare for a Regional Entity audit, or categorize newly commissioned BES cyber systems.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 4 080 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Реализует элементы управления NERC CIP для киберсистем Bulk Electric System (BES): категоризация активов (CIP-002), электронные периметры безопасности…

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, отчётность по ходу

ПроцедураБезопасностьДанные 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:361
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      R4_s…ng:

    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 71/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4080 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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 447 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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