SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC threat-modeling

Проводите структурированное моделирование угроз для программных систем, используя установленные методологии для выявления, приоритизации и устранения угроз безопасности до их эксплуатации. Используйте, когда пользователь запрашивает моделирование угроз или предоставляет соответствующие входные данные для этого рабочего процесса.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Conduct structured threat modeling for software systems using establis…»

Conduct structured threat modeling for software systems using established methodologies to identify, prioritize, and mitigate security threats before they are exploited. Use when the user requests threat modeling or provides relevant inputs for this workflow.

seb1n/awesome-ai-agent-skills Agent Skills автор: seb1n MIT 1 файл тело ≈ 2 990 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Проводите структурированное моделирование угроз для программных систем, используя установленные методологии для выявления, приоритизации и устранения угроз…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:75
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      │   └── 1.3 Keylogger malware on user device [Likelihood: Medium]
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:88
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      │   └── 3.2 Privilege escalation — modify role claim in JWT payload [Likelihood: Medium]
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:111
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Validate threats with testing** — after identifying a threat, write a corresponding security test (penetration test, integration test, or DAST rule) that verifies the mitigation is effective.

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 26
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2990 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 259 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.