AD clickhouse-github-forensics
Запрашивайте данные событий GitHub через ClickHouse для расследований цепочек поставок, профилирования участников и обнаружения аномалий. Используйте при расследовании атак на цепочки поставок GitHub, отслеживании активности репозиториев, анализе паттернов поведения участников, обнаружении подделки тегов/релизов или реконструкции временных шкал инцидентов из общедоступных данных GitHub. Триггеры: атаки на цепочки поставок GitHub, расследования компрометации репозиториев, атрибуция участников, отравление тегов или «query github events».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query GitHub event data via ClickHouse for supply chain investigations…»
Query GitHub event data via ClickHouse for supply chain investigations, actor profiling, and anomaly detection. Use when investigating GitHub-based attacks, tracking repository activity, analyzing actor behavior patterns, detecting tag/release tampering, or reconstructing incident timelines from public GitHub data. Triggers on GitHub supply chain attacks, repo compromise investigations, actor attribution, tag poisoning, or "query github events".
Запрашивайте данные событий GitHub через ClickHouse для расследований цепочек поставок, профилирования участников и обнаружения аномалий.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 4. 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 49/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 13, без проверки текущего состояния
- 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: 14
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1159 токенов
- 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 449 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.