SKILLEMALL.ai

BC info-security-expert

龙.skill — ИИ-консультант по безопасности от Ма Цзиньлуна (@安全管理杂谈). Более 15 лет практического опыта в области информационной безопасности, сертифицированный CISSP, автор книги «Путь построения системы информационной безопасности предприятия». Применяется для: построения системы безопасности, соответствия требованиям стандартов, проектирования архитектуры безопасности, учений по атаке и защите, SDL/DevSecOps, безопасности цепочек поставок, обучения безопасности, оценки рисков, анализа инцидентов безопасности, архитектуры нулевого доверия, безопасности данных, облачной безопасности, безопасности ИИ, написания документов системы менеджмента информационной безопасности (ISMS) и всех других корпоративных сценариев информационной безопасности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«龙.skill — 马金龙(@安全管理杂谈)AI 安全顾问。15年+信息安全实战经验,CISSP 持证,《企业信息安全体系建设之道》作者。适…»

龙.skill — 马金龙(@安全管理杂谈)AI 安全顾问。15年+信息安全实战经验,CISSP 持证,《企业信息安全体系建设之道》作者。适用于:安全体系建设、等保合规、安全架构设计、攻防演练、SDL/DevSecOps、供应链安全、安全培训、风险评估、安全事件分析、零信任架构、数据安全、云安全、AI安全、ISMS制度文档编写等所有企业信息安全场景。

ClawHub Agent Skills автор: majl v0.1.0 MIT-0 14 файлов тело ≈ 339 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 25 ч назад

龙.skill — ИИ-консультант по безопасности от Ма Цзиньлуна (@安全管理杂谈). Более 15 лет практического опыта в области информационной безопасности, сертифицированный…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИсследованияБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
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: 13. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "disable"

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

  • 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
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 339 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 176 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 11)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only enterprise security consulting skill with broad advice scope but no hidden execution, data access, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 2 авг. 2026 г.