SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC scanning-kubernetes-manifests-with-kubesec

Оценивает манифесты ресурсов Kubernetes с помощью Kubesec для выявления неправильной конфигурации и риска повышения привилегий перед развертыванием, сопоставляя каждое обнаружение с изменением securityContext, которое его устраняет. Используйте при проверке манифестов в CI, просмотре YAML или скомпилированной диаграммы перед ее попаданием в кластер или при объяснении, почему манифест получил низкую оценку. Ключевые слова: Kubesec, manifest score, securityContext, readOnlyRootFilesystem, runAsNonRoot, CI gate. Не используйте для сканирования собранных образов на CVE — используйте scanning-docker-images-with-trivy; для принудительного применения на этапе приема используйте implementing-opa-gatekeeper-for-policy-enforcement.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scores Kubernetes resource manifests with Kubesec to flag misconfigura…»

Scores Kubernetes resource manifests with Kubesec to flag misconfiguration and privilege-escalation risk before deployment, mapping each finding back to the securityContext change that fixes it. Use when gating manifests in CI, reviewing YAML or a rendered chart before it reaches a cluster, or explaining why a manifest scored negatively. Keywords: Kubesec, manifest score, securityContext, readOnlyRootFilesystem, runAsNonRoot, CI gate. Do not use for scanning built images for CVEs - use scanning-docker-images-with-trivy; for admission-time enforcement use implementing-opa-gatekeeper-for-policy-enforcement.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 049 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Оценивает манифесты ресурсов Kubernetes с помощью Kubesec для выявления неправильной конфигурации и риска повышения привилегий перед развертыванием…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураDockerKubernetesGitHubБезопасностьРазработкатип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/standards.md:17
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Baseline**: Prevents known privilege escalation (kubesec validates hostPID, hostNetwork, privileged)
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:42
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      Kubesec is an open-source security risk analysis tool developed by ControlPlane that inspects Kubernetes resource manifests for common exploitable risks such as privilege escalation, writable host mou
      детектор

    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 62/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 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: 21
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2049 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 612 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

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