SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC fortisase-audit

Аудит Fortinet FortiSASE — обзор политик Secure Web Gateway, оценка шлюза приложений ZTNA, проверка интеграции FortiGate с тонким краем, анализ оверлея безопасности SD-WAN, проверка соответствия конечных точек FortiClient и оценка состояния безопасности облака в клиентах FortiSASE.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fortinet FortiSASE audit — Secure Web Gateway policy review, ZTNA appl…»

Fortinet FortiSASE audit — Secure Web Gateway policy review, ZTNA application gateway assessment, thin edge FortiGate integration validation, SD-WAN security overlay analysis, FortiClient endpoint compliance verification, and cloud security posture evaluation across FortiSASE tenants.

ClawHub Agent Skills автор: Vahagn Madatyan v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 8 087 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Аудит Fortinet FortiSASE — обзор политик Secure Web Gateway, оценка шлюза приложений ZTNA, проверка интеграции FortiGate с тонким краем, анализ оверлея…

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

ИнтеграцияБезопасностьИнфраструктуратип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8087 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8087 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 81, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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 285 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 81 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a mostly read-only FortiSASE audit guide, but it needs review because it normalizes handling high-value FortiCloud and device credentials without enough guardrails.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.