SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC osint-investigator

Глубокие расследования OSINT (Open Source Intelligence). Используйте, когда пользователь хочет исследовать, найти или проверить любого человека, место, организацию, имя пользователя, домен, IP-адрес, номер телефона, изображение, транспортное средство или объект, используя общедоступную информацию. Активируется фразами вроде «найти информацию о», «расследовать», «искать», «кто такой», «отследить это», «копнуть глубже», «OSINT поиск», «проверка биографии» или любым запросом на сбор информации из открытых источников о цели. Выполняет глубокий многоисточниковый анализ через веб-поиск, социальные сети, DNS/WHOIS, поиск изображений, карты, общедоступные записи и многое другое — возвращая структурированный отчет разведки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deep OSINT (Open Source Intelligence) investigations. Use when the use…»

Deep OSINT (Open Source Intelligence) investigations. Use when the user wants to research, find, or investigate any person, place, organisation, username, domain, IP address, phone number, image, vehicle, or object using publicly available information. Triggers on phrases like "find information on", "investigate", "look up", "who is", "trace this", "dig into", "OSINT search", "background check", or any request to gather open-source intelligence about a target. Performs deep multi-source analysis across web search, social media, DNS/WHOIS, image search, maps, public records, and more — returning a structured intelligence report.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 3 843 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Глубокие расследования OSINT (Open Source Intelligence).

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураPDFGitHubДанные и аналитикаМаркетингтип 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%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
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 Утечка данных net-credential-use SKILL.md:319
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)
      curl -s "https://api.shodan.io/shodan/host/<ip>?key=$SHODAN_KEY"
      security-скилл
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:320
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)
      curl -s "https://api.shodan.io/dns/resolve?hostnames=<domain>&key=$SHODAN_KEY"
      security-скилл
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:325
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)
      curl -s "https://api.hunter.io/v2/domain-search?domain=<domain>&api_key=$HUNTER_KEY"
      security-скилл
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:326
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (документация security-скилла)
      curl -s "https://api.hunter.io/v2/email-verifier?email=<email>&api_key=$HUNTER_KEY"
      security-скилл
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:337
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис; документация security-скилла)
      curl -s "https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address=<address>&key=$GMAPS_KEY"
      известный сервисsecurity-скилл

    Просканировано файлов: 6. 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 55/100

    • 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
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 76, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3843 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • low Ответ описан самодельной разметкой (24 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 635 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 33 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 76 пунктов
    • +4Есть примеры (20 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.