SKILLEMALL.ai

CC performing-hash-cracking-with-hashcat

Взламывает хэши паролей с помощью Hashcat, охватывая идентификацию типа хэша, режимы атак по словарю/брутфорс/правилам, создание пользовательских правил, бенчмаркинг GPU и отчетность по надежности/соответствию паролей. Используйте для авторизованного тестирования на проникновение или аудита безопасности, которые требуют оценки надежности паролей или взлома захваченных хэшей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Cracks password hashes with Hashcat, covering hash-type identification…»

Cracks password hashes with Hashcat, covering hash-type identification, dictionary/brute-force/rule-based attack modes, custom rule creation, GPU benchmarking, and password-strength/compliance reporting. Use for authorized penetration testing or security audits that need to evaluate password strength or crack captured hashes.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 727 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Взламывает хэши паролей с помощью Hashcat, охватывая идентификацию типа хэша, режимы атак по словарю/брутфорс/правилам, создание пользовательских правил…

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

ПроцедураБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
71
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

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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/standards.md:30
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Follow penetration testing rules of engagement
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:5
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      and password-strength/compliance reporting. Use for authorized penetration testing
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:31
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      Hash cracking is an essential skill for penetration testers and security auditors to evaluate password strength. Hashcat is the world's fastest password recovery tool, supporting over 300 hash types w
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:87
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      - Follow rules of engagement for penetration test scope
      детектор

    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"
    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 47, 48): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    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: 2, 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: 26
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 727 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -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 327 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.