SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB performing-ics-asset-discovery-with-claroty

Выполняет обнаружение активов ICS/OT с помощью Claroty xDome, объединяя пассивный мониторинг и активные запросы Claroty Edge для инвентаризации ПЛК, RTU, HMI и сетевой инфраструктуры на всех уровнях модели Purdue. Используйте при получении видимости в недокументированной среде OT, подготовке инвентарной ведомости активов IEC 62443 или при подключении Claroty xDome; не для обнаружения только IT.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Performs ICS/OT asset discovery with Claroty xDome, combining passive…»

Performs ICS/OT asset discovery with Claroty xDome, combining passive monitoring and Claroty Edge active queries to inventory PLCs, RTUs, HMIs, and network infrastructure across Purdue Model levels. Use when gaining visibility into an undocumented OT environment, preparing an IEC 62443 asset inventory, or onboarding Claroty xDome; not for IT-only discovery.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 4 678 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Выполняет обнаружение активов ICS/OT с помощью Claroty xDome, объединяя пассивный мониторинг и активные запросы Claroty Edge для инвентаризации ПЛК, RTU, HMI…

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, 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
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
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_ai_rmf"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "atlas_techniques"
    • 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 449): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 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 4678 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 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 359 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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