BB performing-insider-threat-investigation
Расследует инциденты внутренних угроз, связанные с сотрудниками, подрядчиками или доверенными партнерами, которые злоупотребляют авторизованным доступом для кражи данных, саботажа систем или нарушения политик безопасности, объединяя цифровую криминалистику, аналитику поведения пользователей и координацию HR/юридических служб для построения дела, основанного на доказательствах. Используйте, когда оповещения DLP отмечают крупные передачи данных в личные облачные хранилища или на USB-устройства, когда UBA обнаруживает аномальные шаблоны доступа для учетной записи пользователя, или при расследовании кражи данных сотрудниками, злоупотребления привилегиями или запросов на обнаружение внутренних угроз.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Investigates insider threat incidents involving employees, contractors…»
Investigates insider threat incidents involving employees, contractors, or trusted partners who misuse authorized access to steal data, sabotage systems, or violate security policies, combining digital forensics, user behavior analytics, and HR/legal coordination to build an evidence-based case. Use when DLP alerts flag large data transfers to personal cloud storage or USB devices, when UBA detects anomalous access patterns for a user account, or when investigating employee data theft, privilege misuse, or internal threat detection requests.
Расследует инциденты внутренних угроз, связанные с сотрудниками, подрядчиками или доверенными партнерами, которые злоупотребляют авторизованным доступом для…
Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск
Как улучшить
- 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-keyнеизвестное поле фронтматтера "domain" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "subdomain" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "mitre_attack" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "nist_csf"
Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 63
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2638 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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 547 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.