SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC checkpoint-firewall-audit

Анализ уровней правил Check Point R80+/R81.x с аудитом активации blade, проверкой плоскости управления SmartConsole, обзором политики NAT, оценкой осведомленности об идентификации и проверкой соответствия. Систематическая послойная оценка для шлюзов безопасности Check Point, управляемых через Management Server или Multi-Domain Server (MDS).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Check Point R80+/R81.x rulebase layer analysis with blade activation a…»

Check Point R80+/R81.x rulebase layer analysis with blade activation audit, SmartConsole management plane validation, NAT policy review, identity awareness assessment, and compliance verification. Systematic layer-by-layer evaluation for Check Point Security Gateways managed via Management Server or Multi-Domain Server (MDS).

ClawHub Agent Skills автор: Vahagn Madatyan v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 4 322 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Анализ уровней правил Check Point R80+/R81.x с аудитом активации blade, проверкой плоскости управления SmartConsole, обзором политики NAT, оценкой…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторБезопасностьИнфраструктуратип 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Инструменты и файлы вес 18
60
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 4. 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 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4322 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 37
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 327 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +4Есть примеры (15 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a read-only Check Point firewall audit guide; it can expose sensitive firewall details, but I found no hidden code or unsafe automation.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.