SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB performing-subdomain-enumeration-with-subfinder

Перечисляет поддомены целевых доменов с помощью пассивного инструмента разведки ProjectDiscovery Subfinder для картирования поверхности атаки во время оценки безопасности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Enumerate subdomains of target domains using ProjectDiscovery's Subfin…»

Enumerate subdomains of target domains using ProjectDiscovery's Subfinder passive reconnaissance tool to map the attack surface during security assessments.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 601 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Перечисляет поддомены целевых доменов с помощью пассивного инструмента разведки ProjectDiscovery Subfinder для картирования поверхности атаки во время оценки…

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки

ПроцедураGitHubИИ и агентытип 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
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
Результат и критерий готовности вес 14
60
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 · 7

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 7
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/standards.md:5
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **PTES (Penetration Testing Execution Standard)** — Intelligence Gathering phase requiring comprehensive asset enumeration
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/standards.md:25
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Bug bounty programs define specific scope for subdomain testing
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/workflows.md:19
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ## Bug Bounty Recon Pipeline
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/workflows.md:20
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      1. Collect target domains from bug bounty program scope
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:34
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - During the reconnaissance phase of penetration testing or bug bounty hunting
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:38
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - During red team engagements requiring passive information gathering
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:172
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      1. **Bug Bounty Reconnaissance** — Enumerate all subdomains of a target program scope to identify forgotten or misconfigured assets that may contain vulnerabilities

    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 72/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда 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: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1601 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • -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 156 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.