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⚡ Installation & Nutzung in 60 Sekunden

Option A — Kostenlose Cloud-API (ohne Installation)```bash

Scan any SKILL.md with a single curl — no account, no key

curl -s --data-binary @SKILL.md
https://skillsguard.apiskillsguard.workers.dev/scan | jq .

### Option B — Aus dem Quellcode erstellen und global verlinken

> **Hinweis:** SkillsGuard ist derzeit nicht in der npm-Registry veröffentlicht. Installation durch Klonen und Erstellen aus dem Quellcode.```bash
# 1. Clone, install, build, and link
git clone https://github.com/Teycir/SkillsGuard.git
cd SkillsGuard
npm install
npm run build
npm link

# 2. Scan any skill directory or file
skillsguard /path/to/skill

Das war's. SkillsGuard gibt farbcodierte Ergebnisse im Terminal aus (oder --json für CI).
Exit-Code 0 = sauber · 1 = Befunde · 2 = Nutzungsfehler.

Möchtest du, dass Claude den Scanner automatisch in deinem Agent-Workflow aufruft? Siehe Lokaler Workflow → Pfad B für die vollständige Skill- und MCP-Einrichtung.

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So funktioniert's```mermaid

flowchart TD A([Folder, file, or Git diff target]) --> B[Load config\nskillsguard.config.json] B --> C[File discovery\nFilter JS, PY, PS1, Docker, Ruby...] C --> D{For each file} D --> E[Raw text scan\nApply 100+ rules] D --> F[decode.ts\nExtract encoded blobs] F --> G[Recursive decode\nbase64, hex, URL] G --> H[Scan decoded content] E & H --> I{Findings?} I -->|no| J([✅ Clean — exit 0]) I -->|yes| K[Deduplicate findings] K --> L[Compute Risk Score\n0 - 100] L --> M{Output mode} M -->|CLI| N[ANSI colored report] M -->|--json| O[JSON output] M -->|--sarif| P[SARIF output] M -->|MCP| Q[MCP response] N & O & P & Q --> R{Risk > max-risk?} R -->|yes| S([❌ Exit 1]) R -->|no| J

style A fill:#0d1117,stroke:#00ff88,color:#c3f5dc
style J fill:#0d1117,stroke:#00ff88,color:#00ff88
style S fill:#0d1117,stroke:#ff4444,color:#ff8888
style G fill:#0d1117,stroke:#f0a500,color:#f0c060
style K fill:#0d1117,stroke:#00ff88,color:#c3f5dc

> **Kernaussage:** SkillsGuard dekodiert verschleierte Payloads *vor* dem Scannen, sodass eine base64-umhüllte Reverse Shell nicht durchrutschen kann. Jeder Befund wird dedupliziert – jede Regel feuert pro Datei und Zeile höchstens einmal.

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## Inhaltsverzeichnis

- [Wie SkillsGuard abschneidet](#how-skillsguard-compares)
- [Warum SkillsGuard](#why-skillsguard)
- [Funktionen](#features)
- [Bedrohungsabdeckung](#threat-coverage)
- [Schnellstart](#quick-start)
- [Lokaler Workflow](#local-workflow)
  - [Kiro-CLI – Vollständiges Beispiel](#kiro-cli--complete-example)
  - [Praxisbeispiel – Selbst-Audit installierter Skills](#real-world-example--self-auditing-installed-skills)
- [CLI-Nutzung](#cli-usage)
- [Git-Diff-Modus](#git-diff-mode)
- [Konfigurationsdatei](#configuration-file)
- [Risikobewertung & Gating](#risk-scoring--gating)
- [SARIF-Ausgabe](#sarif-output)
- [Modellspezifische Regeln](#model-specific-rules)
- [Regel-Explorer & Tuning](#rule-explorer--tuning)
- [Watch-Modus](#watch-mode)
- [Baseline-Workflow](#baseline-workflow)
- [Pre-Commit-Hook](#pre-commit-hook)
- [MCP-Server](#mcp-server)
- [HTTP-Server](#http-server)
- [Cloud-API (kostenlos)](#cloud-api-free)
- [Live-Demo](#live-demo)
- [Bibliotheks-API](#library-api)
- [Regel-Referenz](#rules-reference)
- [Verschleierungserkennung](#obfuscation-detection)
- [Test-Fixtures](#test-fixtures)
- [Projektstruktur](#project-structure)
- [Einschränkungen](#limitations)
- [Mitarbeit](#contributing)
- [Lizenz](#license)
- [Namensnennung](#attribution)
- [Verwandte Projekte](#related-projects)
- [Entwicklung unterstützen](#support-development)

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## Wie SkillsGuard abschneidet

Der Sicherheitsbereich für Agent-Skills hat sich 2026 schnell gefüllt – NVIDIA, Cisco, Snyk und Mondoo haben alle Scanner für genau dieses Problem veröffentlicht. Es lohnt sich, das Feld zu kennen, bevor man ein Werkzeug auswählt, einschließlich dieses.

### Auf einen Blick

| Tool | Unterstützung | Konto/Token erforderlich | LLM-Aufruf für Kernscan erforderlich | Erkennungsansatz | Besonderes Extra |
|---|---|---|---|---|---|
| **SkillsGuard** | Unabhängig, MIT | Nein | Nein | Statische Regex, Dekodierung zuerst (rekursives Base64/Hex/URL/Unicode-Entpacken) | Pre-Commit-Hook + Git-Diff-Modus; kostenlose curl-API |
| **[NVIDIA SkillSpector](https://github.com/NVIDIA/SkillSpector)** | NVIDIA, Apache 2.0 | Nein | Nein (optional, für die semantische Stufe) | Statisch + optionaler LLM-semantischer Durchlauf | Live-OSV.dev-Abhängigkeits-CVE-Suche |
| **[Cisco AI Defense Skill Scanner](https://github.com/cisco-ai-defense/skill-scanner)** | Cisco | Nein | Nein (optional, für die semantische Stufe) | Multi-Engine: statisch + verhaltensbasierter Datenfluss + LLM-semantisch + Cloud | Integrierter GitHub-Actions-Workflow |
| **[Snyk Agent Scan](https://github.com/snyk/agent-scan)** (ehemals mcp-scan) | Snyk, kommerziell | **Ja** – `SNYK_TOKEN` erforderlich | Ja – deterministische Regeln + LLM-Juroren kombiniert | Automatische Erkennung über Claude/Cursor/Windsurf/Gemini-CLI + MCP-Server | Treibt Vercels Skill-Scanning bei der Installation an |
| **[SkillScan](https://github.com/NMitchem/SkillScan)** | Unabhängig | Nein | Nur für den Modus `predict` (optional) | YAML-Regel-Engine + optionaler LLM-Verhaltens-Trockenlauf + optionale Docker-Sandbox | Erkennung zeitlicher/verzögerter Aktivierung per LLM-Rollenspiel |
| **Mondoo Skill Check** | Mondoo, kommerziell | Nein (kostenlose Stufe, nicht-kommerziell) | Aus öffentlichen Dokumenten unklar | Statisch, bildet auf OWASP LLM Top 10 ab | Gehostetes Dashboard + REST-API |