SKILLEMALL.ai

AC cis-rhel-openeuler-coverage

Анализирует покрытие правил безопасности из CIS Red Hat Enterprise Linux Benchmark в базовой конфигурации безопасности OpenEuler, выдавая список правил с полным, частичным или отсутствующим покрытием. Применимо: когда пользователь предоставляет путь к файлу PDF CIS RHEL Benchmark и путь к файлу MD базовой конфигурации безопасности OpenEuler и требует анализа покрытия на уровне правил. Обязательно используйте этот навык, когда пользователь упоминает "анализ покрытия CIS", "сравнение CIS с OpenEuler", "разрыв соответствия CIS", "сравнение базовых конфигураций безопасности", "проверка покрытия правил".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«分析 CIS Red Hat Enterprise Linux Benchmark 中的安全规则在 OpenEuler 安全配置基线中的覆盖…»

分析 CIS Red Hat Enterprise Linux Benchmark 中的安全规则在 OpenEuler 安全配置基线中的覆盖情况,输出完全覆盖、部分覆盖、未覆盖的规则清单。适用于:用户提供 CIS RHEL Benchmark PDF 文件路径和 OpenEuler 安全基线 MD 文件路径,要求进行规则级覆盖分析。当用户提到 'CIS覆盖分析'、'CIS对比OpenEuler'、'CIS合规差距'、'安全基线比对'、'规则覆盖检查' 时,务必使用此技能。

ClawHub Agent Skills автор: 0X008 v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 889 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 13 ч назад

Анализирует покрытие правил безопасности из CIS Red Hat Enterprise Linux Benchmark в базовой конфигурации безопасности OpenEuler, выдавая список правил с…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 889 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 238 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a document-analysis helper that reads user-provided CIS/OpenEuler files and writes local reports, with no evidence of hidden network use, persistence, credential access, or system modification.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.