SkillSpector

AI agent 技能的安全扫描器。 在安装 agent 技能之前检测漏洞、恶意模式和安全风险。

概述

AI agent 技能（由 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI 等使用）在隐式信任和极少审查的情况下执行。在研究数据集中已分析的 31,132 个技能子集中，26.1% 的技能包含漏洞，5.2% 表现出可能的恶意意图。

SkillSpector 帮助你回答：“这个技能安装是否安全？”

SkillSpector 是 NVIDIA Verified Skills 流水线的一部分，该流水线在发布前扫描、评估并签名 agent 技能。通过审核的技能会发布到 NVIDIA 技能目录。

文档

• 安装前扫描 agent 技能 — 托管指南：何时扫描、如何阅读报告，以及如何对安装进行门控。
• 开发指南 — 架构、包布局，以及如何扩展分析器流水线。
• 分析资源边界 — 故障关闭的 bundle、解析器、嵌套工件、账本和发现上限。
• Pi 扩展 — 将 SkillSpector 安装为 Pi 工具，以便在 agent 会话内部扫描技能。
• OpenCode 扩展 — 将 SkillSpector 安装为 OpenCode 工具和 /skillspector 命令，以便在 agent 会话内部扫描技能。

功能

• 多格式输入：扫描 Git 仓库、URL、zip 文件、目录或单个文件
• 17 个类别中的 71 种漏洞模式：提示注入、数据外泄、权限提升、供应链、过度代理、输出处理、系统提示泄露、内存投毒、工具滥用、流氓 agent、反拒绝、触发器滥用、危险代码（AST）、污点跟踪、YARA 签名、MCP 最小权限和 MCP 工具投毒
• 两阶段分析：快速静态分析 + 可选的 LLM 语义评估
• 实时漏洞查询：SC4 查询 OSV.dev 获取实时 CVE 数据，并自动离线回退
• 多种输出格式：终端、JSON、Markdown 和 SARIF 报告
• 风险评分：0-100 分，带有严重性标签和明确建议
• 基线 / 误报抑制：通过 glob 规则或指纹基线接受已知发现，使重新扫描仅显示新问题（文档）

快速开始

安装

开源软件通知： 本项目将下载并安装额外的第三方开源软件项目。使用前请查看这些开源项目的许可条款。

首先创建并激活虚拟环境（所有 make 目标都假定 venv 已激活）。使用 uv 或 pip；Makefile 在可用时使用 uv，否则使用 pip。

使用 uv 快速安装（仅 CLI）：```bash uv tool install git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git

Update later: uv tool update skillspector

如果你计划运行 `skillspector mcp`，请在安装时安装 MCP 附加组件：```bash
uv tool install 'skillspector[mcp] @ git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git'

来自源：```bash

Clone the repository

git clone https://github.com/NVIDIA/skillspector.git cd skillspector

Create and activate virtual environment

uv venv .venv && source .venv/bin/activate

or: python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate

Install for production use

make install

Or install with development dependencies

make install-dev

### Docker（无需 Python）

通过使用附带的 [Dockerfile](https://github.com/nvidia/skillspector/blob/main/Dockerfile) 在本地构建，即可在无需安装 Python 的情况下运行 SkillSpector。该镜像基于 Docker 官方 Python `3.12-slim-bookworm` 镜像。