AC forensics-automation
Автоматизированный сбор и архивирование криминалистических данных Linux. Генерируйте полные отчеты криминалистической экспертизы системы (пользователи, сеть, журналы, процессы, пакеты, использование диска и т. д.) и автоматически загружайте в Google Drive или отправляйте результаты по электронной почте. Используйте, когда вам нужно: (1) быстро собрать криминалистические данные с системы Linux, (2) архивировать криминалистические отчеты в Google Drive, (3) автоматизировать сбор криминалистических данных + обмен данными одной командой, или (4) встроить автоматизацию криминалистических данных в рабочие процессы безопасности.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automated Linux forensic collection and archival. Generate comprehensi…»
Automated Linux forensic collection and archival. Generate comprehensive system forensic reports (users, network, logs, processes, packages, disk usage, etc.) and automatically upload to Google Drive or email results. Use when you need to: (1) Quickly collect forensic data from a Linux system, (2) Archive forensic reports to Google Drive, (3) Automate forensic collection + sharing in one command, or (4) Build forensic automation into security workflows.
Автоматизированный сбор и архивирование криминалистических данных Linux.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Automated Linux forensic collection and archival. Generate compreh… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (forensics-automation) не совпадает с папкой (linux-forensics-automation)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 33
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1673 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 457 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
- +4Есть примеры (22 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.