SKILLEMALL.ai

AD yara-authoring

Написание высококачественных правил обнаружения YARA-X для идентификации вредоносного ПО и поиска угроз. Охватывает соглашения об именовании, выбор строк, оптимизацию производительности и сокращение ложных срабатываний. Используйте при написании, проверке или оптимизации правил YARA, преобразовании IOC в сигнатуры или устранении проблем с обнаружением.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Write high-quality YARA-X detection rules for malware identification a…»

Write high-quality YARA-X detection rules for malware identification and threat hunting. Covers naming conventions, string selection, performance optimization, and false positive reduction. Use when writing, reviewing, or optimizing YARA rules, converting IOCs to signatures, or debugging detection issues.

ClawHub Agent Skills автор: Solomon Neas v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 014 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Написание высококачественных правил обнаружения YARA-X для идентификации вредоносного ПО и поиска угроз.

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктураБезопасностьРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
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

    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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:13
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      2. **Target specific families, not categories** — "Detects ransomware" is useless. "Detects LockBit 3.0 config extraction routine" is useful.
      детектор

    Просканировано файлов: 2. 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 42/100

    • 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: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (yara-authoring) не совпадает с папкой (s3-yara-authoring)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 26
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1014 токенов
    • 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 306 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only threat-modeling assistant whose instructions match its stated security-review purpose and do not request unusual access or execution authority.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.