SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB verifying-build-provenance-with-slsa-sigstore

Проверяет подписи артефактов и происхождение SLSA с помощью cosign (verify, verify-attestation, verify-blob-attestation) от Sigstore и slsa-verifier (verify-artifact), обеспечивая бесключевую идентификацию сборщика OIDC и исходного репозитория в соответствии с уровнями сборки SLSA. Используйте в CI/CD перед развертыванием артефактов, при потреблении сторонних подтверждений, создании конвейера SLSA Build L3 или подтверждении происхождения во время реагирования на инциденты или контроля допуска.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Verifies artifact signatures and SLSA provenance using Sigstore's cosi…»

Verifies artifact signatures and SLSA provenance using Sigstore's cosign (verify, verify-attestation, verify-blob-attestation) and slsa-verifier (verify-artifact), enforcing keyless OIDC builder identity and source repo against SLSA Build levels. Use in CI/CD before deploying artifacts, when consuming third-party attestations, establishing a SLSA Build L3 pipeline, or confirming provenance during incident response or admission control.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 2 464 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Проверяет подписи артефактов и происхождение SLSA с помощью cosign (verify, verify-attestation, verify-blob-attestation) от Sigstore и slsa-verifier…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

АнализаторKubernetesGitHubИИ 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
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 5. 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 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2464 токенов
    • 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -42 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
    • +3Длина description 439 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.