SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC implementing-opa-gatekeeper-for-policy-enforcement

Развертывает OPA Gatekeeper через Helm в качестве контроллера приема Kubernetes и пишет ConstraintTemplates с Rego плюс экземпляры Constraints для проверки, мутации или отклонения запросов ресурсов во время приема. Используйте при применении пользовательских политик как кода при приеме на Kubernetes v1.24+, блокировании несовместимых рабочих нагрузок перед планированием или выражении правила, которое встроенные средства не могут. Ключевые слова: Gatekeeper, ConstraintTemplate, Constraint, Rego, admission webhook, audit, mutation. Не используйте для стандартных профилей безопасности pod, которые уже охватываются Pod Security Admission — используйте implementing-pod-security-admission-controller.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deploys OPA Gatekeeper via Helm as a Kubernetes admission controller a…»

Deploys OPA Gatekeeper via Helm as a Kubernetes admission controller and writes ConstraintTemplates with Rego plus instantiated Constraints to validate, mutate, or deny resource requests at admission time. Use when enforcing custom policy-as-code at admission on Kubernetes v1.24+, blocking non-compliant workloads before scheduling, or expressing a rule that built-in controls cannot. Keywords: Gatekeeper, ConstraintTemplate, Constraint, Rego, admission webhook, audit, mutation. Do not use for the standard pod security profiles that Pod Security Admission already covers - use implementing-pod-security-admission-controller.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 409 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Развертывает OPA Gatekeeper через Helm в качестве контроллера приема Kubernetes и пишет ConstraintTemplates с Rego плюс экземпляры Constraints для проверки…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

ИнтеграцияKubernetesИнфраструктуратип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/standards.md:15
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - 5.2.5: Ensure containers do not allow privilege escalation
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/standards.md:34
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | K8sP…ion | Prevent privilege escalation | 5.2.5 |
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/standards.md:34
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      | K8sP…ion | Prevent privilege escalation | 5.2.5 |

    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 62/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2409 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
    • +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
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 628 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (15 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.