SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB testing-for-xss-vulnerabilities

Тестирует веб-приложения на наличие отраженных, хранимых и DOM-based межсайтовых скриптов путем внедрения JavaScript-полезных нагрузок с помощью Burp Suite (расширения XSS, Active Scan++) и инструментов браузера, затем обходя санитарную обработку и CSP для демонстрации перехвата сеансов и выдачи себя за пользователя. Используйте для тестирования внедрения клиентской стороны OWASP WSTG или при оценке охвата санитарной обработки ввода и кодирования вывода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Tests web applications for reflected, stored, and DOM-based Cross-Site…»

Tests web applications for reflected, stored, and DOM-based Cross-Site Scripting by injecting JavaScript payloads with Burp Suite (XSS extensions, Active Scan++) and browser tools, then bypassing sanitization and CSP to demonstrate session hijacking and user impersonation. Use for OWASP WSTG client-side injection testing or when evaluating input sanitization and output encoding coverage.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 2 712 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Тестирует веб-приложения на наличие отраженных, хранимых и DOM-based межсайтовых скриптов путем внедрения JavaScript-полезных нагрузок с помощью Burp Suite…

Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураБезопасностьтип 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
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
76/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
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"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 76/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 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: 70
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2712 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (25 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 390 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.