SKILLEMALL.ai

BD scopeblind-red-team

Средство для тестирования политик на соответствие стандартам для политик безопасности MCP. Запускает наборы атак против пакетов политик protect-mcp, создает подписанные квитанции и значки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Policy benchmarking runner for MCP security policies. Runs attack suit…»

Policy benchmarking runner for MCP security policies. Runs attack suites against protect-mcp policy packs, produces signed receipts and badges.

ClawHub Agent Skills автор: TJF v0.1.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 142 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Средство для тестирования политик на соответствие стандартам для политик безопасности MCP.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

  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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security skill-card.md:25
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - [ScopeBlind Red Team npm package](https://npmjs.com/package/@scopeblind/red-team) <br>
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security skill-card.md:26
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - [ScopeBlind Red Team documentation](https://scopeblind.com/docs/red-team) <br>
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:20
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    # ScopeBlind Red Team — Policy Benchmarking

Просканировано файлов: 2. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 50Шаги. Шагов: 2
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 142 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 143 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a straightforward helper for running an external MCP policy benchmark CLI, with the main caution that it installs unpinned npm packages.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.