SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC implementing-vulnerability-sla-breach-alerting

Создайте автоматизированную систему оповещения о нарушении SLA для устранения уязвимостей, включая схему базы данных для отслеживания SLA, логику обнаружения нарушений, отправку уведомлений, планировщик проверок и панель KPI/метрик соответствия. Используйте при внедрении временных рамок SLA на основе серьезности (критический/высокий/средний/низкий), обнаружении и эскалации нарушений SLA или при создании отчетов о соответствии устранению уязвимостей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build an automated SLA breach alerting system for vulnerability remedi…»

Build an automated SLA breach alerting system for vulnerability remediation, including a database schema for SLA tracking, breach detection logic, notification dispatch, a scheduled check runner, and a KPI/compliance metrics dashboard. Use when implementing severity-based SLA timelines (critical/high/medium/low), detecting and escalating SLA breaches, or building vulnerability remediation compliance reporting.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 360 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Создайте автоматизированную систему оповещения о нарушении SLA для устранения уязвимостей, включая схему базы данных для отслеживания SLA, логику обнаружения…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ГенераторSlackМедиа и видеотип 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
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
82
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
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

  • высокая Опасные команды cmd-persistence SKILL.md:267
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    echo "0 * * * * cd /opt/vuln-sla && python3 scripts/process.py --check-sla" | crontab -

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 51/100

  • 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: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2360 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
  • +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
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 413 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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