ingest-cwe-taxonomies

Mengimpor basis data MITRE CWE resmi dan menghasilkan taksonomi audit keamanan per-domain untuk PromptKit. Gunakan keterampilan ini ketika pengguna ingin memperbarui CWE…

npx skills add https://github.com/microsoft/promptkit --skill ingest-cwe-taxonomies

Unduh ZIP GitHub

You must read and execute the prompt file at .github/prompts/ingest-cwe-taxonomies.prompt.md. Treat it as the complete, self-contained instruction set for the CWE ingestion pipeline.

Inputs

CWE source: A local path to a CWE XML file, or latest to download the current release from https://cwe.mitre.org/data/xml/cwec_latest.xml.zip.
Any overrides to the domain registry or mapping rules the user specifies.

Output

Per-domain taxonomy files at taxonomies/cwe-<domain>.md (13 domains)
Normalized CWE data at data/cwe/<version>/
Updated manifest.yaml with new taxonomy entries
Reusable ingestion script at scripts/ingest-cwe.py
Diff report if a previous CWE version exists

Workflow

Read .github/prompts/ingest-cwe-taxonomies.prompt.md before doing anything else.
Ask the user for the CWE source (path or latest).
Follow all six phases defined in the prompt file: Acquisition, Normalization, Domain Mapping, Taxonomy Generation, Integration, and Verification.
Do NOT skip the sanity checks in Phase 6.

Lebih banyak skill dari microsoft

Persona peretas pertumbuhan OSS

agent-framework-azure-ai-py

Bangun agen Azure AI Foundry menggunakan Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Gunakan saat membuat agen persisten dengan AzureAIAgentsProvider, menggunakan alat yang dihosting (code interpreter, file search, web search), mengintegrasikan server MCP, mengelola utas percakapan, atau mengimplementasikan respons streaming. Mencakup alat fungsi, keluaran terstruktur, dan agen multi-alat.

airunway-aks-setup

Siapkan AI Runway di AKS — dari klaster kosong hingga model berjalan. Mencakup verifikasi klaster, instalasi controller, penilaian GPU, penyiapan penyedia, dan deployment pertama. KAPAN: "setup AI Runway", "onboard AKS cluster", "install AI Runway", "airunway setup", "deploy model to AKS", "GPU inference on AKS", "KAITO setup on AKS", "run LLM on AKS", "vLLM on AKS", "set up model serving on AKS", "AI Runway controller".

appinsights-instrumentation

Panduan untuk instrumentasi aplikasi web dengan Azure Application Insights. Menyediakan pola telemetri, pengaturan SDK, dan referensi konfigurasi. KAPAN: cara menginstrumentasi aplikasi, SDK App Insights, pola telemetri, apa itu App Insights, panduan Application Insights, contoh instrumentasi, praktik terbaik APM.

applicationinsights-web-ts

Instrumentasi aplikasi browser/web dengan Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web). Digunakan untuk Real User Monitoring (RUM) — tampilan halaman, klik, dependensi AJAX/fetch, pengecualian, peristiwa kustom, dan jejak agen GenAI sisi browser yang dikorelasikan dengan jejak OpenTelemetry backend. Mencakup pengaturan SDK Loader Script dan npm, ekstensi kerangka kerja (React, React Native, Angular), Click Analytics, inisialisasi telemetri, dan konvensi semantik OTel GenAI untuk span agen/alat/model yang dipancarkan dari browser.

azure-ai-anomalydetector-java

Bangun aplikasi deteksi anomali dengan Azure AI Anomaly Detector SDK untuk Java. Gunakan saat mengimplementasikan deteksi anomali univariat/multivariat, analisis deret waktu, atau pemantauan bertenaga AI.

azure-ai-language-conversations-py

Implementasikan Pemahaman Bahasa Percakapan (CLU) menggunakan SDK Python azure-ai-language-conversations. Gunakan saat bekerja dengan ConversationAnalysisClient untuk menganalisis maksud dan entitas percakapan, membangun fitur NLP, atau mengintegrasikan pemahaman bahasa ke dalam aplikasi.

Azure Machine Learning SDK v2 untuk Python. Gunakan untuk ruang kerja ML, pekerjaan, model, kumpulan data, komputasi, dan pipeline. Pemicu: "azure-ai-ml", "MLClient", "ruang kerja", "registri model", "pekerjaan pelatihan", "kumpulan data".