SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC testing-mobile-api-authentication

Тестирует механизмы аутентификации и авторизации в API мобильных приложений для выявления сломанной аутентификации, небезопасного управления токенами, фиксации сеанса, повышения привилегий и уязвимостей IDOR. Используйте при проведении оценки безопасности API для серверной части мобильных приложений, тестировании реализаций JWT, оценке потоков OAuth или оценке управления сеансами. Активируется для запросов, связанных с тестированием аутентификации API мобильных приложений, оценкой безопасности токенов, тестированием потоков OAuth для мобильных устройств или обходом авторизации API.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Tests authentication and authorization mechanisms in mobile applicatio…»

Tests authentication and authorization mechanisms in mobile application APIs to identify broken authentication, insecure token management, session fixation, privilege escalation, and IDOR vulnerabilities. Use when performing API security assessments against mobile app backends, testing JWT implementations, evaluating OAuth flows, or assessing session management. Activates for requests involving mobile API auth testing, token security assessment, OAuth mobile flow testing, or API authorization bypass.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 562 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Тестирует механизмы аутентификации и авторизации в API мобильных приложений для выявления сломанной аутентификации, небезопасного управления токенами…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ИнтеграцияБезопасностьтип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/standards.md:8
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | M3 | Insecure Authentication/Authorization | Auth bypass, IDOR, privilege escalation |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/workflows.md:17
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      [Privilege escalation]
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:5
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      privilege escalation, and IDOR vulnerabilities. Use when performing API security
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:137
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      # Test horizontal privilege escalation

    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 57/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1562 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
    • -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 505 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.