SKILLEMALL.ai

BC competition-mailbox-abuse

Внутренний навык для ctf-sandbox-orchestrator. Рабочий процесс CTF-sandbox для злоупотребления корпоративной почтой, согласия OAuth, правил почтовых ящиков или пересылки, транспортных правил, доступа к общим почтовым ящикам, фишинговых цепочек и побочных эффектов токенов для почтовых ящиков. Используйте, когда пользователь просит отследить правила почтовых ящиков, предоставленные согласия OAuth, злоупотребление пересылкой или делегированием, доступ к общим почтовым ящикам, доказательства трассировки сообщений или объяснить, как почтовые артефакты превращаются в персистентность, эксфильтрацию или привилегии.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Internal downstream skill for ctf-sandbox-orchestrator. CTF-sandbox wo…»

Internal downstream skill for ctf-sandbox-orchestrator. CTF-sandbox workflow for enterprise mail abuse, OAuth consent, inbox or forwarding rules, transport rules, shared mailbox access, phishing chains, and token-to-mailbox side effects. Use when the user asks to trace mailbox rules, OAuth consent grants, forwarding or delegate abuse, shared mailbox access, message-trace evidence, or explain how mail artifacts turn into persistence, exfiltration, or privilege. Use only after `$ctf-sandbox-orchestrator` has already established sandbox assumptions and routed here.

zhaoxuya520/reverse-skill Agent Skills автор: zhaoxuya520 MIT 3 файла тело ≈ 681 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Внутренний навык для ctf-sandbox-orchestrator.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    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 55/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 681 токенов

    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 568 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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