SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC anti-reversing-techniques

Понимает методы защиты от реверс-инжиниринга, обфускации и защиты, встречающиеся при анализе программного обеспечения. Используйте этот навык при анализе техник уклонения вредоносных программ, при реализации защиты от отладки для CTF-задач, при реверс-инжиниринге упакованных бинарных файлов или при создании инструментов для исследований безопасности, которым необходимо обнаруживать виртуализированные среды.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Understand anti-reversing, obfuscation, and protection techniques enco…»

Understand anti-reversing, obfuscation, and protection techniques encountered during software analysis. Use this skill when analyzing malware evasion techniques, when implementing anti-debugging protections for CTF challenges, when reverse engineering packed binaries, or when building security research tools that need to detect virtualized environments.

wshobson/agents Agent Skills автор: wshobson MIT 3 файла тело ≈ 878 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Понимает методы защиты от реверс-инжиниринга, обфускации и защиты, встречающиеся при анализе программного обеспечения.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, отчётность по ходу

АнализаторРазработкаБезопасностьтип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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/details.md:432
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Malware analysis (defensive)
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:8
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      > 1. **Verify authorization**: Confirm you have explicit written permission from the software owner, or are operating within a legitimate security context (CTF, authorized pentest, malware analysis, s
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:12
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      > **Legitimate use cases**: Malware analysis, authorized penetration testing, CTF competitions, academic security research, analyzing software you own/have rights to
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:16
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      Understanding protection mechanisms encountered during authorized software analysis, security research, and malware analysis. This knowledge helps analysts bypass protections to complete legitimate an

    Просканировано файлов: 3. 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 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 10, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 878 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 355 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.