SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB performing-kubernetes-etcd-security-assessment

Оценивает состояние безопасности кластера etcd, поддерживающего Kubernetes: шифрование при хранении, TLS для однорангового и клиентского трафика, контроль доступа, шифрование резервных копий и сетевую изоляцию. Используйте при аудите или усилении защиты плоскости управления, проверке шифрования секретов при хранении или защите резервных копий etcd, поскольку etcd по умолчанию хранит секреты, политики RBAC и ConfigMaps в открытом виде. Ключевые слова: etcd, EncryptionConfiguration, шифрование при хранении, TLS для одноранговых соединений, снимок, резервное копирование, плоскость управления. Не используйте для общих проверок CIS всего кластера — используйте performing-kubernetes-cis-benchmark-with-kube-bench.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Assesses the security posture of the etcd cluster backing Kubernetes:…»

Assesses the security posture of the etcd cluster backing Kubernetes: encryption at rest, TLS peer and client transport, access control, backup encryption, and network isolation. Use when auditing or hardening a control plane, reviewing whether Secrets are encrypted at rest, or protecting etcd backups, since etcd stores Secrets, RBAC policy, and ConfigMaps in plaintext by default. Keywords: etcd, EncryptionConfiguration, encryption at rest, peer TLS, snapshot, backup, control plane. Do not use for broad cluster-wide CIS checks - use performing-kubernetes-cis-benchmark-with-kube-bench.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 631 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Оценивает состояние безопасности кластера etcd, поддерживающего Kubernetes: шифрование при хранении, TLS для однорангового и клиентского трафика, контроль…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, отчётность по ходу

АнализаторKubernetesБезопасностьтип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    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 65/100

    • 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
    • 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: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1631 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • -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 591 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.