SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC performing-post-quantum-cryptography-migration

Оценивает готовность организации к миграции на постквантовую криптографию в соответствии со стандартами NIST FIPS 203/204/205. Выполняет сканирование криптографических инвентарных данных для идентификации уязвимых к квантовым атакам алгоритмов (RSA, ECDH, ECDSA), оценивает гибридные конфигурации TLS с X25519MLKEM768 и проверяет готовность к CRYSTALS-Kyber (ML-KEM) и CRYSTALS-Dilithium (ML-DSA). Реализует оценку криптографической гибкости с использованием oqs-provider для OpenSSL. Используйте при планировании или выполнении перехода от классических к постквантовым криптографическим алгоритмам в корпоративной инфраструктуре.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Assesses organizational readiness for post-quantum cryptography migrat…»

Assesses organizational readiness for post-quantum cryptography migration per NIST FIPS 203/204/205 standards. Performs cryptographic inventory scanning to identify quantum-vulnerable algorithms (RSA, ECDH, ECDSA), evaluates hybrid TLS configurations with X25519MLKEM768, and validates CRYSTALS-Kyber (ML-KEM) and CRYSTALS-Dilithium (ML-DSA) readiness. Implements crypto-agility assessment using oqs-provider for OpenSSL. Use when planning or executing the transition from classical to post-quantum cryptographic algorithms across enterprise infrastructure.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 2 941 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Оценивает готовность организации к миграции на постквантовую криптографию в соответствии со стандартами NIST FIPS 203/204/205.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

АнализаторБезопасностьОперации и проектыИнфраструктуратип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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_csf"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mitre_attack"
    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 55): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 58
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2941 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
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 557 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.