SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC iso-27001-internal-audit

Проводит внутренний аудит по ISO 27001. Проходит по контрольным точкам по областям, выявляет пробелы, собирает доказательства и генерирует результаты с рекомендациями по корректирующим действиям. Использует NIST SP 800-53 (общественное достояние) в качестве канонического справочника. Используйте, когда пользователь говорит «провести внутренний аудит», «аудит ISO 27001», «оценка контроля», «результаты аудита» или «оценка ISMS».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run an ISO 27001 internal audit. Walk through controls by domain, iden…»

Run an ISO 27001 internal audit. Walk through controls by domain, identify gaps, collect evidence, and generate findings with corrective action recommendations. Uses NIST SP 800-53 (public domain) as canonical reference. Use when user says "run internal audit," "ISO 27001 audit," "control assessment," "audit findings," or "ISMS assessment."

ClawHub Agent Skills автор: Steven Obiajulu v0.1.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 3 269 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Проводит внутренний аудит по ISO 27001.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security rules/change-management.md:87
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
      Define and implement security testing processes during development and before production deployment. This includes functional security testing, vulnerability scanning, and penetration testing.
      детектор
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security rules/change-management.md:90
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Annual penetration test is expected for SOC 2 and increasingly for ISO
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security rules/change-management.md:93
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Bug bounty programs count as continuous security testing
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security rules/logging-monitoring.md:14
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Minimum logging: authentication events (success + failure), privilege escalation, data access, configuration changes, admin actions
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security rules/logging-monitoring.md:55
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Monitoring should cover: failed authentication (brute force), privilege escalation, unusual data access patterns, configuration changes

    Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "catalog_group"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "catalog_order"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 69
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3269 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 342 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a markdown-only ISO audit guide with expected evidence-collection steps, but users should handle the collected audit data carefully.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.