threat-modeler
Über
Diese Fähigkeit erstellt umfassende Bedrohungsmodelle mithilfe der STRIDE-, PASTA- oder VAST-Methoden für Sicherheitsarchitekturprüfungen und API-Design. Sie generiert Angriffsbäume, analysiert Datenflussdiagramme und priorisiert Bedrohungen mittels DREAD-Bewertung. Entwickler sollten sie beim Entwurf von Systemen nutzen, um Sicherheitsschwachstellen frühzeitig zu identifizieren und Abhilfeempfehlungen zu generieren.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add a5c-ai/babysitter -a claude-code/plugin add https://github.com/a5c-ai/babysittergit clone https://github.com/a5c-ai/babysitter.git ~/.claude/skills/threat-modelerKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the threat-modeler skill?
threat-modeler is a Claude Skill by a5c-ai. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform threat-modeler-related tasks without extra prompting.
How do I install threat-modeler?
Use the install commands on this page: add threat-modeler to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does threat-modeler belong to?
threat-modeler is in the Meta category, tagged general.
Is threat-modeler free to use?
Yes. threat-modeler is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Verwandte Skills
Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
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SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.