supply-chain-security

Référence de sécurité de la chaîne d'approvisionnement logicielle pour OpenSSF Scorecard, SLSA, Sigstore, SBOM, et les taxonomies de posture/backlog.

npx skills add https://github.com/microsoft/hve-core --skill supply-chain-security

Télécharger ZIP GitHub

Supply Chain Security

This skill packages the durable software supply chain security (SSSC) reference material: open-standard catalogs, the combined capabilities inventory, and the classification taxonomies used to assess a repository's posture and turn gaps into prioritized work items.

When to use

Use this skill when you need to:

Assess a repository against the 27 combined supply chain capabilities from hve-core and physical-ai-toolchain.
Map posture against OpenSSF Scorecard, SLSA v1.0, OpenSSF Best Practices Badge, Sigstore (cosign), or NTIA SBOM minimum elements.
Classify a gap by adoption category, effort size, or qualitative concern level.
Derive work item priority and execution order from Scorecard risk levels.

Skill layout

Load the reference file for the topic you need. Each file holds the verbatim standard catalog or taxonomy.

Reference	Topic
references/00-index.md	Navigation catalog for every reference in this skill
references/openssf-scorecard.md	OpenSSF Scorecard 20 checks with risk levels and score ranges
references/slsa-levels.md	SLSA v1.0 Build track levels L0 through L3
references/best-practices-badge.md	OpenSSF Best Practices Badge Passing, Silver, and Gold criteria
references/sigstore-maturity.md	Sigstore (cosign) adoption maturity levels
references/sbom-elements.md	NTIA SBOM minimum elements and format guidance
references/capabilities-inventory.md	27 combined capabilities across hve-core, PAT, and shared sets
references/adoption-categories.md	Six adoption categories, effort sizing, and concern levels
references/scorecard-check-mapping.md	Full 20-check implementation and adoption reference mapping
references/priority-derivation.md	Risk level to priority and execution order derivation

Attribution

Standard catalogs in this skill derive from their respective upstream projects. Per-reference attribution appears at the bottom of each reference file. See references/00-index.md for the consolidated attribution summary.

Plus de skills de microsoft

Persona de growth hacker OSS

agent-framework-azure-ai-py

Créez des agents Azure AI Foundry à l’aide du SDK Python Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). À utiliser lors de la création d’agents persistants avec AzureAIAgentsProvider, de l’utilisation d’outils hébergés (interpréteur de code, recherche de fichiers, recherche web), de l’intégration de serveurs MCP, de la gestion de fils de conversation ou de l’implémentation de réponses en streaming. Couvre les outils de fonction, les sorties structurées et les agents multi-outils.

airunway-aks-setup

Configurez AI Runway sur AKS — du cluster nu au modèle en cours d'exécution. Couvre la vérification du cluster, l'installation du contrôleur, l'évaluation GPU, la configuration du fournisseur et le premier déploiement. QUAND : « configurer AI Runway », « intégrer un cluster AKS », « installer AI Runway », « configuration airunway », « déployer un modèle sur AKS », « inférence GPU sur AKS », « configuration KAITO sur AKS », « exécuter LLM sur AKS », « vLLM sur AKS », « configurer le service de modèles sur AKS », « contrôleur AI Runway ».

appinsights-instrumentation

Conseils pour instrumenter les applications web avec Azure Application Insights. Fournit des modèles de télémétrie, la configuration du SDK et des références de configuration. QUAND : comment instrumenter une application, SDK App Insights, modèles de télémétrie, qu'est-ce qu'App Insights, conseils sur Application Insights, exemples d'instrumentation, bonnes pratiques APM.

applicationinsights-web-ts

Instrumentez les applications navigateur/web avec le SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Utilisez-le pour la surveillance des utilisateurs réels (RUM) — vues de page, clics, dépendances AJAX/fetch, exceptions, événements personnalisés et traces d’agents GenAI côté navigateur corrélées aux traces OpenTelemetry backend. Couvre le script de chargement du SDK et la configuration npm, les extensions de framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, les initialiseurs de télémétrie et les conventions sémantiques OTel GenAI pour les spans d’agents/outils/modèles émises depuis le navigateur.

azure-ai-anomalydetector-java

Créez des applications de détection d'anomalies avec le SDK Azure AI Anomaly Detector pour Java. Utilisez-le lors de l'implémentation de la détection d'anomalies univariées/multivariées, de l'analyse de séries temporelles ou de la surveillance basée sur l'IA.

azure-ai-language-conversations-py

Implémentez la compréhension du langage conversationnel (CLU) à l’aide du SDK Python azure-ai-language-conversations. Utilisez-le lorsque vous travaillez avec ConversationAnalysisClient pour analyser l’intention et les entités d’une conversation, créer des fonctionnalités de NLP ou intégrer la compréhension du langage dans des applications.

SDK v2 d’Azure Machine Learning pour Python. Utiliser pour les espaces de travail ML, les tâches, les modèles, les jeux de données, le calcul et les pipelines. Déclencheurs : « azure-ai-ml », « MLClient », « espace de travail », « registre de modèles », « tâches d’entraînement », « jeux de données ».