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> 本文档由 WeHub 基于上游 README 翻译整理，属于社区翻译，非官方中文文档。  
> [English](./README.en.md) · [原始项目](https://github.com/NVIDIA/SkillSpector) · [上游 README](https://github.com/NVIDIA/SkillSpector/blob/HEAD/README.md)  
> 原作者、版权与许可证归属以原始项目及本仓库 LICENSE 文件为准。

# SkillSpector

**面向 AI agent skill 的安全扫描器。** 在安装 agent skill 之前，检测漏洞、恶意模式和安全风险。

[![Python 3.12+](https://img.shields.io/badge/python-3.12+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/)
[![License: Apache 2.0](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg)](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)

## 概述

AI agent skill（供 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI 等使用）在隐式信任且几乎不经审核的情况下执行。研究表明，**26.1% 的 skill 含有漏洞**，**5.2% 表现出明显的恶意意图**。

SkillSpector 帮助你回答：**「这个 skill 安装起来安全吗？」**

## 文档

- **[开发指南](docs/DEVELOPMENT.md)** — 架构、包结构以及如何扩展分析器流水线。
- **[Pi 扩展](docs/PI_EXTENSION.md)** — 将 SkillSpector 安装为 Pi 工具，以便在 agent 会话中扫描 skill。

## 功能特性

- **多格式输入**：可扫描 Git 仓库、URL、zip 文件、目录或单个文件
- **68 种漏洞模式**，覆盖 17 个类别：提示注入（prompt injection）、数据渗出（data exfiltration）、权限提升（privilege escalation）、供应链（supply chain）、过度代理（excessive agency）、输出处理（output handling）、系统提示泄露（system prompt leakage）、记忆投毒（memory poisoning）、工具滥用（tool misuse）、失控 agent（rogue agent）、反拒答（anti-refusal）、触发器滥用（trigger abuse）、危险代码（AST）、污点追踪（taint tracking）、YARA 签名、MCP 最小权限（MCP least privilege）以及 MCP 工具投毒（MCP tool poisoning）
- **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](https://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，附严重程度标签和明确建议
- **基线 / 误报抑制**：通过 glob 规则或指纹基线接受已知发现项，使重新扫描仅暴露*新*问题（[文档](docs/SUPPRESSION.md)）

## 快速入门

### 安装

请先创建并激活虚拟环境（所有 `make` 目标均假定 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`，请在安装时一并安装 MCP 扩展：

```bash
uv tool install 'skillspector[mcp] @ git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git'
```

**从源码安装：**

```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）

无需安装 Python 即可运行 SkillSpector：根据随附的 [Dockerfile](Dockerfile) 在本地构建。镜像基于 Docker 官方 Python `3.12-slim-bookworm` 镜像。

**构建镜像：**

```bash
make docker-build
# or: docker build -t skillspector .
```

**扫描本地目录**：将当前目录挂载到 `/scan`（容器工作目录）：

```bash
docker run --rm -v "$PWD:/scan" skillspector scan ./my-skill/ --no-llm
```

**启用 LLM 分析扫描**：通过本地 `.env` 文件传入凭据：

```bash
cat > .env <<'EOF'
SKILLSPECTOR_PROVIDER=anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
EOF
```

```bash
docker run --rm \
  -v "$PWD:/scan" \
  --env-file .env \
  skillspector scan ./my-skill/
```

或直接从 shell 环境传入凭据：

```bash
docker run --rm \
  -v "$PWD:/scan" \
  -e SKILLSPECTOR_PROVIDER=anthropic \
  -e ANTHROPIC_API_KEY="$ANTHROPIC_API_KEY" \
  skillspector scan ./my-skill/
```

**将报告写入宿主机文件系统**：写入已挂载的目录：

```bash
docker run --rm \
  -v "$PWD:/scan" \
  skillspector scan ./my-skill/ --no-llm --format json --output report.json
```

**可选别名**，用于重复的静态扫描：

```bash
alias skillspector-docker='docker run --rm -v "$PWD:/scan" skillspector'
skillspector-docker scan ./my-skill/ --no-llm
```

### 基本用法

```bash
# Scan a local skill directory
skillspector scan ./my-skill/

# Scan a single SKILL.md file
skillspector scan ./SKILL.md

# Scan a Git repository
skillspector scan https://github.com/user/my-skill

# Scan a zip file
skillspector scan ./my-skill.zip
```

### 输出格式

```bash
# Terminal output (default) - pretty formatted
skillspector scan ./my-skill/

# JSON output - machine readable
skillspector scan ./my-skill/ --format json --output report.json

# Markdown output - for documentation
skillspector scan ./my-skill/ --format markdown --output report.md

# SARIF output - for CI/CD integration and IDE tooling
skillspector scan ./my-skill/ --format sarif --output report.sarif
```

### 批量扫描

从 `contrib/batch_scan/` 并行扫描整个 skill 目录：

```bash
python -m contrib.batch_scan.batch_scan ./my-skills/ --no-llm
python -m contrib.batch_scan.batch_scan ./my-skills/ --workers 20 -f json -o report.json 
python -m contrib.batch_scan.batch_scan ./tests/fixtures/ -f terminal --workers 20
```

支持多语言检测（zh/ja/ko）以及终端/JSON/Markdown 输出。

对于需要更高并发的 LLM 扫描，请按
[`.env.example`](contrib/batch_scan/.env.example) 配置多个 API 密钥 — 只要这些密钥不共享账户级速率限制，密钥池即可提升吞吐量和容错能力。

详见 [contrib 指南](contrib/batch_scan/docs/)。

> **关于 LLM 支持的说明：** 默认配置以 DeepSeek 为目标，
> 作为最便宜的公开选项。DeepSeek-Chat 预计将于
> [expected to sunset](https://api-docs.deepseek.com/), 下线，且贡献者
> 没有硬件可在本地模型上测试。批量扫描器最初使用 OpenAI 兼容端点进行测试 — DeepSeek 缺乏
> 结构化输出支持，因此需要手动 JSON 解析补丁。如果你能贡献更通用的后端（Ollama、vLLM 或其他提供商），
> 非常欢迎提交 PR。

### 抑制误报（基线）

抑制已知/已接受的发现项，使风险评分仅反映未分类的问题，
重新扫描仅暴露*新*发现项。完整参考见
[抑制指南](docs/SUPPRESSION.md)。

```bash
# Accept all current findings into a baseline (run once), then commit it.
skillspector baseline ./my-skill/ -o .skillspector-baseline.yaml

# Scan against the baseline — only NEW findings are reported and scored.
skillspector scan ./my-skill/ --baseline .skillspector-baseline.yaml

# Review what was suppressed (still excluded from the score).
skillspector scan ./my-skill/ --baseline .skillspector-baseline.yaml --show-suppressed
```

基线也可使用容差 glob 规则（按规则 id、文件路径或
消息）— 参见 [`.skillspector-baseline.example.yaml`](.skillspector-baseline.example.yaml)。

### LLM 分析

为获得最佳效果，请配置 OpenAI 兼容的 LLM 端点以进行
语义分析。使用 `SKILLSPECTOR_PROVIDER` 选择提供商；每个
提供商都自带捆绑的默认模型。SkillSpector 也可对接
本地 OpenAI 兼容服务器（Ollama、vLLM、llama.cpp）以及托管
推理网关。

| Provider (`SKILLSPECTOR_PROVIDER`) | Credential env var | Endpoint | Default model |
| ---------- | ---- | ---- | ---- |
| `openai` | `OPENAI_API_KEY` (+ optional `OPENAI_BASE_URL`) | api.openai.com (or any OpenAI-compatible URL) | `gpt-5.4` |
| `anthropic` | `ANTHROPIC_API_KEY` | api.anthropic.com | `claude-opus-4-6` |
| `anthropic_proxy` | `ANTHROPIC_PROXY_API_KEY` + `ANTHROPIC_PROXY_ENDPOINT_URL` | Any Vertex-style raw-predict proxy | `claude-sonnet-4-6` |
| `bedrock` | `AWS_PROFILE` (optional) + `AWS_REGION` — SigV4 via boto3 | AWS Bedrock Runtime | `us.anthropic.claude-sonnet-4-6-20250915-v1:0` |
| `nv_build` | `NVIDIA_INFERENCE_KEY` | build.nvidia.com | `deepseek-ai/deepseek-v4-flash` |
| `claude_cli` | _(none — uses local CLI auth)_ | local `claude` binary | `claude-sonnet-4-6` |
| `codex_cli` | _(none — uses local CLI auth)_ | local `codex` binary | `o4-mini` |

```bash
# Stock OpenAI
export SKILLSPECTOR_PROVIDER=openai
export OPENAI_API_KEY=sk-...
skillspector scan ./my-skill/

# Anthropic
export SKILLSPECTOR_PROVIDER=anthropic
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
skillspector scan ./my-skill/

# Anthropic via Vertex-style proxy (corporate gateways, GCP Vertex AI)
export SKILLSPECTOR_PROVIDER=anthropic_proxy
export ANTHROPIC_PROXY_ENDPOINT_URL=https://my-gateway.example.com/models/claude-sonnet-4-6:streamRawPredict
export ANTHROPIC_PROXY_API_KEY=your-bearer-token
export SKILLSPECTOR_MODEL=claude-sonnet-4-6
skillspector scan ./my-skill/

# AWS Bedrock (Claude via SigV4)
export SKILLSPECTOR_PROVIDER=bedrock
# Optional: select an AWS named profile. When unset, the standard
# boto3 credential chain (env vars, instance metadata, SSO, etc.) resolves.
# export AWS_PROFILE=my-profile
export AWS_REGION=us-west-2  # default if unset
# Default model: us.anthropic.claude-sonnet-4-6-20250915-v1:0
# Override with any Bedrock model ID, cross-region inference-profile
# ID, or your own application-inference-profile ARN:
# export SKILLSPECTOR_MODEL=us.anthropic.claude-opus-4-6-20250915-v1:0
skillspector scan ./my-skill/

# NVIDIA build.nvidia.com
export SKILLSPECTOR_PROVIDER=nv_build
export NVIDIA_INFERENCE_KEY=nvapi-...
skillspector scan ./my-skill/

# Local Claude CLI — no API key; uses your existing `claude auth login` session
# Requires: claude CLI installed and authenticated (claude auth login)
export SKILLSPECTOR_PROVIDER=claude_cli
skillspector scan ./my-skill/

# Local Codex CLI — no API key; uses your existing `codex login` session
# Requires: codex CLI installed and authenticated
export SKILLSPECTOR_PROVIDER=codex_cli
skillspector scan ./my-skill/

# Local Ollama or any OpenAI-compatible endpoint
export SKILLSPECTOR_PROVIDER=openai
export OPENAI_API_KEY=ollama
export OPENAI_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
export SKILLSPECTOR_MODEL=llama3.1:8b
skillspector scan ./my-skill/

# Override the provider's default model
export SKILLSPECTOR_MODEL=gpt-5.2
skillspector scan ./my-skill/

# Skip LLM analysis (faster, static analysis only)
skillspector scan ./my-skill/ --no-llm
```

### MCP Server

将 SkillSpector 作为 [Model Context Protocol（MCP）](https://modelcontextprotocol.io)
服务器运行，使任何支持 MCP 的代理（Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI）或远程运行时都能将扫描作为工具调用，并**根据扫描结果拦截 skill/MCP 安装**——将 SkillSpector 从带外审计步骤转变为运行时护栏。

`skillspector mcp` 需要 `skillspector[mcp]`。

```bash
# Install, or reinstall if you already used the CLI-only path
uv tool install --force 'skillspector[mcp] @ git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git'

# FastMCP stdio transport for local CLI agents
skillspector mcp

# streamable HTTP/SSE transport for remote / A2A callers
skillspector mcp --transport http --host 127.0.0.1 --port 8000
```

stdio 传输是当前面向本地 CLI 代理的 FastMCP 路径，issue #199 中报告的 initialize 挂起问题在该路径上仍然适用。

该服务器公开单个工具：

- **`scan_skill(target, use_llm=true, output_format="json")`** — 扫描 Git
  URL、file URL、`.zip`、`.md` 文件或目录，并返回结构化
  判定结果：`risk_score`（0-100）、`severity`、`recommendation`、
  `safe_to_install` 以及 `findings`。它还会报告 `llm_used` / `scan_mode`，
  从而避免将仅静态扫描的低分误判为完整扫描通过。

通过以下方式在 Claude Code 中注册：

```bash
claude mcp add skillspector -- skillspector mcp
```

> **安全 — HTTP 传输信任模型**
>
> HTTP 传输**未内置身份验证**。任何能访问该端口的调用方都可以调用 `scan_skill`。通过 stdio 或 `127.0.0.1` 时，
> 这与 CLI 处于相同的信任边界。若绑定到可路由接口：
>
> - 在对外暴露之前，将服务器置于带身份验证的反向代理之后（例如 nginx + mTLS）。
> - 通过 HTTP 时，本地路径和 `file://` URL 会被**自动拒绝**，
>   以防止未经身份验证的调用方读取任意主机文件。仅接受远程 Git 和 `.zip` URL。

## 漏洞模式

SkillSpector 在 17 个类别中检测 **68 种漏洞模式**：

### 提示注入（Prompt Injection，5 种模式）

| ID | 模式 | 严重程度 | 描述 |
|----|---------|----------|-------------|
| P1 | 指令覆盖（Instruction Override） | HIGH | 要求忽略安全约束的命令 |
| P2 | 隐藏指令（Hidden Instructions） | HIGH | 注释/不可见文本中的恶意指令 |
| P3 | 外泄命令（Exfiltration Commands） | HIGH | 要求将上下文向外传输的指令 |
| P4 | 行为操纵（Behavior Manipulation） | MEDIUM | 微妙地改变代理决策的指令 |
| P5 | 有害内容（Harmful Content） | CRITICAL | 可能导致人身伤害的指令 |

### 反拒绝（Anti-Refusal，3 种模式）

| ID | 模式 | 严重程度 | 描述 |
|----|---------|----------|-------------|
| AR1 | 拒绝抑制（Refusal Suppression） | HIGH | 要求永不拒绝或始终服从的指令（例如 "never refuse"、"always comply"） |
| AR2 | 免责声明抑制（Disclaimer Suppression） | HIGH | 要求省略警告、免责声明或伦理评注的指令（例如 "no disclaimers"、"do not moralize"） |
| AR3 | 安全策略废止（Safety Policy Nullification） | HIGH | 使护栏失效的越狱式表述（例如 "you have no restrictions"、"ignore your guidelines"、"do anything now"） |

### 数据外泄（Data Exfiltration，4 种模式）

| ID | 模式 | 严重程度 | 描述 |
|----|---------|----------|-------------|
| E1 | 外部传输（External Transmission） | MEDIUM | 将数据发送到外部 URL |
| E2 | 环境变量收集（Env Variable Harvesting） | HIGH | 收集 API 密钥和机密信息 |
| E3 | 文件系统枚举（File System Enumeration） | MEDIUM | 扫描目录以查找敏感文件 |
| E4 | 上下文泄露（Context Leakage） | HIGH | 将对话上下文向外传输 |

### 权限提升（Privilege Escalation，3 种模式）

| ID | 模式 | 严重程度 | 描述 |
|----|---------|----------|-------------|
| PE1 | 过度权限（Excessive Permissions） | LOW | 请求超出声明功能范围的访问权限 |
| PE2 | Sudo/Root 执行 | MEDIUM | 调用提升后的系统权限 |
| PE3 | 凭据访问（Credential Access） | HIGH | 读取 SSH 密钥、令牌、密码 |

### 供应链（Supply Chain，6 种模式）

| ID | 模式 | 严重程度 | 描述 |
|----|---------|----------|-------------|
| SC1 | 未固定依赖（Unpinned Dependencies） | LOW | 软件包未设置版本约束 |
| SC2 | 外部脚本拉取（External Script Fetching） | HIGH | curl \| bash 及远程代码执行 |
| SC3 | 混淆代码（Obfuscated Code） | HIGH | Base64/hex 编码执行 |
| SC4 | 已知漏洞依赖（Known Vulnerable Dependencies） | HIGH | 存在已知 CVE 的依赖（实时 OSV.dev 查询） |
| SC5 | 废弃依赖（Abandoned Dependencies） | MEDIUM | 无人维护、无安全更新的软件包 |
| SC6 | 拼写仿冒（Typosquatting） | HIGH | 与热门软件包名称相似的包名 |

### 过度代理（Excessive Agency，4 种模式）

| ID | 模式 | 严重程度 | 描述 |
|----|---------|----------|-------------|
| EA1 | 无限制工具访问（Unrestricted Tool Access） | HIGH | 不受约束的任意工具访问 |
| EA2 | 自主决策（Autonomous Decision Making） | HIGH | 高影响决策未经人在回路（human-in-the-loop）参与 |
| EA3 | 范围蔓延（Scope Creep） | MEDIUM | 能力超出声明用途 |
| EA4 | 无界资源访问（Unbounded Resource Access） | MEDIUM | 资源消耗无速率限制或配额 |

### 输出处理（Output Handling，3 种模式）

| ID | 模式 | 严重程度 | 描述 |
|----|---------|----------|-------------|
| OH1 | 未验证输出注入（Unvalidated Output Injection） | HIGH | 模型输出未经净化即被使用 |
| OH2 | 跨上下文输出（Cross-Context Output） | MEDIUM | 输出未经验证即跨越信任边界流动 |
| OH3 | 无界输出（Unbounded Output） | MEDIUM | 对输出大小或生成速率无限制 |

### 系统提示泄露（System Prompt Leakage，3 种模式）

| ID | 模式 | 严重程度 | 描述 |
|----|---------|----------|-------------|
| P6 | 直接泄露（Direct Leakage） | HIGH | 暴露系统提示或内部规则的指令 |
| P7 | 间接提取（Indirect Extraction） | MEDIUM | 通过改写、翻译或侧信道进行提取 |
| P8 | 基于工具的外泄（Tool-Based Exfiltration） | HIGH | 通过文件写入或网络请求外泄系统提示 |

### 内存投毒（3 种模式）

| ID | Pattern | Severity | Description |
|----|---------|----------|-------------|
| MP1 | Persistent Context Injection | HIGH | 旨在跨交互持久保留的内容 |
| MP2 | Context Window Stuffing | MEDIUM | 用填充内容挤占安全约束 |
| MP3 | Memory Manipulation | HIGH | 篡改智能体内存或已存储状态 |

### 工具滥用（3 种模式）

| ID | Pattern | Severity | Description |
|----|---------|----------|-------------|
| TM1 | Tool Parameter Abuse | HIGH | 为达成非预期行为而构造的参数（shell=True, --force） |
| TM2 | Chaining Abuse | HIGH | 绕过各项独立安全检查的工具链 |
| TM3 | Unsafe Defaults | MEDIUM | 过于宽松的默认设置（禁用 TLS、无身份验证） |

### 失控智能体（Rogue Agent，2 种模式）

| ID | Pattern | Severity | Description |
|----|---------|----------|-------------|
| RA1 | Self-Modification | CRITICAL | 在运行时修改自身代码或配置 |
| RA2 | Session Persistence | HIGH | 通过 cron 作业或启动脚本实现未经授权的持久化 |

### 触发器滥用（3 种模式）

| ID | Pattern | Severity | Description |
|----|---------|----------|-------------|
| TR1 | Overly Broad Trigger | MEDIUM | 匹配常见词语的触发模式 |
| TR2 | Shadow Command Trigger | HIGH | 遮蔽内置命令或其他技能（skills）的触发器 |
| TR3 | Keyword Baiting Trigger | MEDIUM | 为最大化激活而设计的通用触发器 |

### 行为 AST（9 种模式）

| ID | Pattern | Severity | Description |
|----|---------|----------|-------------|
| AST1 | exec() Call | CRITICAL | 直接 exec() 调用，可执行任意代码 |
| AST2 | eval() Call | HIGH | 直接 eval() 求值任意表达式 |
| AST3 | Dynamic Import | HIGH | \_\_import\_\_() 在运行时加载任意模块 |
| AST4 | subprocess Call | HIGH | 通过 subprocess 执行外部命令 |
| AST5 | os.system / exec-family | HIGH | 通过 os 模块执行 shell 命令 |
| AST6 | compile() Call | MEDIUM | 从字符串创建代码对象 |
| AST7 | Dynamic getattr() | MEDIUM | 使用非字面量名称进行任意属性访问 |
| AST8 | Dangerous Execution Chain | CRITICAL | exec/eval 与动态来源（网络、编码数据）组合 |
| AST9 | Reflective getattr() Sink | HIGH | 通过 `getattr(os,'system')` / `getattr(builtins,'exec')` 实现的反射式 exec，可规避 AST1/AST5 |

### 污点追踪（Taint Tracking，5 种模式）

| ID | Pattern | Severity | Description |
|----|---------|----------|-------------|
| TT1 | Direct Taint Flow | HIGH | 数据未经净化直接从源流向汇点 |
| TT2 | Variable-Mediated Taint Flow | MEDIUM | 数据经中间变量从源流向汇点 |
| TT3 | Credential Exfiltration Chain | CRITICAL | 凭据（环境变量、密钥）流向网络输出汇点 |
| TT4 | File Read to Network Exfiltration | HIGH | 文件内容流向网络输出汇点 |
| TT5 | External Input to Code Execution | CRITICAL | 网络或用户输入流向 exec/eval/subprocess 汇点 |

### YARA 签名（4 种模式）

| ID | Pattern | Severity | Description |
|----|---------|----------|-------------|
| YR1 | Malware Match | CRITICAL | YARA 规则匹配已知恶意软件签名 |
| YR2 | Webshell Match | CRITICAL | YARA 规则匹配 webshell 模式 |
| YR3 | Cryptominer Match | HIGH | YARA 规则匹配加密货币挖矿指标 |
| YR4 | Hack Tool / Exploit Match | HIGH | YARA 规则匹配黑客工具或漏洞利用代码 |

### MCP 最小权限（Least Privilege，4 种模式）

| ID | Pattern | Severity | Description |
|----|---------|----------|-------------|
| LP1 | Underdeclared Capability | HIGH | 代码使用了未在声明权限中列出的能力 |
| LP2 | Wildcard Permission | MEDIUM | 权限列表包含通配符（\*, all, full, any） |
| LP3 | Missing Permission Declaration | MEDIUM | 无 permissions 字段但代码存在可检测能力 |
| LP4 | Overdeclared Permission | LOW | 已声明权限但未发现相应代码能力 |

### MCP 工具投毒（4 种模式）

| ID | Pattern | Severity | Description |
|----|---------|----------|-------------|
| TP1 | Hidden Instructions | HIGH | 元数据中的隐藏指令（HTML 注释、零宽字符、base64、data URI） |
| TP2 | Unicode Deception | HIGH | 工具元数据中的同形异义字符、RTL 覆盖、混合书写体系标识符 |
| TP3 | Parameter Description Injection | MEDIUM | 参数定义中的注入模式（覆盖项、系统令牌、恶意默认值） |
| TP4 | Description-Behavior Mismatch | MEDIUM | 声明的工具描述与实际代码行为不符（由 LLM 驱动） |

所有已检测模式均列于上表。

## 风险评分

### 分数计算

- **CRITICAL 问题**：+50 分
- **HIGH 问题**：+25 分
- **MEDIUM 问题**：+10 分
- **LOW 问题**：+5 分
- **可执行脚本**：1.3 倍乘数

### 严重等级

| Score | Severity | Recommendation |
|-------|----------|----------------|
| 0-20 | LOW | SAFE |
| 21-50 | MEDIUM | CAUTION |
| 51-80 | HIGH | DO NOT INSTALL |
| 81-100 | CRITICAL | DO NOT INSTALL |

## 示例输出

### 终端输出

```
 SkillSpector Security Report  v2.0.0

Skill: suspicious-skill
Source: ./suspicious-skill/
Scanned: 2026-01-29 10:30:00 UTC

        Risk Assessment
 Metric          Value
 Score           78/100
 Severity        HIGH
 Recommendation  DO NOT INSTALL

        Components (3)
 File              Type      Lines  Executable
 SKILL.md          markdown    142  No
 scripts/sync.py   python       87  Yes
 requirements.txt  text          3  No

Issues (2)

  HIGH: Env Variable Harvesting (E2)
    Location: scripts/sync.py:23
    Finding: for key, val in os.environ.items():...
    Confidence: 94%
    Explanation: This code collects environment variables containing
    API keys and secrets, then sends them to an external server.

  HIGH: External Transmission (E1)
    Location: scripts/sync.py:45
    Finding: requests.post("https://api.skill.io/env"...
    Confidence: 89%
    Explanation: Data is being sent to an external server. Combined
    with env harvesting above, this indicates credential exfiltration.
```

## 配置

### 环境变量

| Variable | Description | Required |
|----------|-------------|----------|
| `SKILLSPECTOR_PROVIDER` | 当前 LLM 提供商：`openai`、`anthropic`、`anthropic_proxy`、`bedrock`、`nv_build`、`claude_cli`、`codex_cli` 或 `gemini_cli`。各提供商均自带捆绑的 `model_registry.yaml` 及默认模型（见上文 LLM Analysis 表）。默认值为 `nv_build`。 | 可选 |
| `NVIDIA_INFERENCE_KEY` | `nv_build` 提供商（build.nvidia.com）的凭据。 | 在 `SKILLSPECTOR_PROVIDER=nv_build` 时进行 LLM 分析所需 |
| `OPENAI_API_KEY` | OpenAI 提供商（`SKILLSPECTOR_PROVIDER=openai`）的凭据。当当前提供商未返回凭据时，亦作为凭据瀑布（credential waterfall）中的第二层回退。 | 在 `SKILLSPECTOR_PROVIDER=openai` 时进行 LLM 分析所需 |
| `OPENAI_BASE_URL` | 覆盖 OpenAI 端点（例如指向 Ollama）。 | 可选 |
| `ANTHROPIC_API_KEY` | Anthropic 提供商（`SKILLSPECTOR_PROVIDER=anthropic`）的凭据。 | 在 `SKILLSPECTOR_PROVIDER=anthropic` 时进行 LLM 分析所需 |
| `ANTHROPIC_PROXY_ENDPOINT_URL` | Anthropic 代理提供商的完整端点 URL（Vertex 风格 raw-predict）。 | 在 `SKILLSPECTOR_PROVIDER=anthropic_proxy` 时必需 |
| `ANTHROPIC_PROXY_API_KEY` | Anthropic 代理提供商的 Bearer 令牌。 | 在 `SKILLSPECTOR_PROVIDER=anthropic_proxy` 时必需 |
| `ANTHROPIC_PROXY_API_VERSION` | 请求体中发送的 `anthropic_version` 值（默认：`vertex-2023-10-16`）。 | 可选 |
| `AWS_PROFILE` | Bedrock 提供商的命名 AWS 配置文件——通过 boto3 以 SigV4 进行身份验证。未设置时，由标准 boto3 凭据链（环境变量、实例元数据、SSO 等）解析。 | 可选（在 `SKILLSPECTOR_PROVIDER=bedrock` 时使用） |
| `AWS_REGION` | Bedrock Runtime 端点的 AWS 区域。默认值为 `us-west-2`。 | 可选（在 `SKILLSPECTOR_PROVIDER=bedrock` 时使用） |
| `SKILLSPECTOR_MODEL` | 覆盖当前提供商的默认模型。各提供商默认值见 LLM Analysis 表。 | 可选 |
| `SKILLSPECTOR_MODEL_REGISTRY` | 使用自定义路径覆盖捆绑的各提供商 YAML 注册表（`src/skillspector/providers/<provider>/model_registry.yaml`）。 | 可选 |
| `SKILLSPECTOR_LOG_LEVEL` | 日志级别：`DEBUG`、`INFO`、`WARNING`、`ERROR`（默认：`WARNING`）。 | 可选 |

> **CLI 提供商**（`claude_cli`、`codex_cli`）：无需 API 密钥。身份验证完全由 agent CLI 自身的登录会话（`claude auth login` / `codex login`）管理。当这些提供商处于活动状态时，SkillSpector 不会读取或转发 API 密钥。子进程在加固沙箱中运行：工具已禁用、无 MCP、只读沙箱模式（codex），不可信的技能内容仅通过 stdin 传递。

### CLI 选项

```bash
skillspector scan --help

Options:
  -f, --format [terminal|json|markdown|sarif]  Output format [default: terminal]
  -o, --output PATH                            Output file path
  --no-llm                                     Skip LLM analysis (static only)
  --yara-rules-dir PATH                        Extra YARA rules directory
  -b, --baseline PATH                          Suppress findings listed in a baseline
  --show-suppressed                            List baseline-suppressed findings
  -V, --verbose                                Show detailed progress
  --help                                       Show this message and exit

# Generate a baseline of all current findings (see docs/SUPPRESSION.md)
skillspector baseline <path> [-o FILE] [--no-llm] [--reason TEXT]
```

## 集成 SkillSpector

SkillSpector 旨在由其他工具驱动（CI 流水线、安装门禁、编辑器集成）。其退出码和 JSON 输出构成稳定契约。

### 退出码

`skillspector scan` 退出时返回：

| Code | Meaning |
|------|---------|
| `0` | 扫描完成，`risk_score` ≤ 50（建议 `SAFE` 或 `CAUTION`） |
| `1` | 扫描完成，`risk_score` > 50（建议 `DO_NOT_INSTALL`） |
| `2` | 错误（输入无效、源不可读、内部故障） |

> 退出码将 `SAFE` 和 `CAUTION` 合并为 `0`。若需对二者采取不同处理（例如对 `CAUTION` *警告*，但对 `DO_NOT_INSTALL` *阻止*），请读取 JSON 输出中的 `recommendation` 字段，而非依赖退出码。

### 机器可读输出

`--format json` 会生成 JSON 报告；在未指定 `--output`/`-o` 时，报告写入 stdout：

```bash
skillspector scan ./my-skill/ --format json
```

顶层结构如下（此示例展示完整的 LLM 支持扫描；使用 `--no-llm` 时，`metadata.llm_requested` 为 `false`）：

```json
{
  "skill": { "name": "...", "source": "...", "scanned_at": "<ISO 8601>" },
  "risk_assessment": { "score": 0, "severity": "LOW", "recommendation": "SAFE" },
  "components": [ { "path": "...", "type": "...", "lines": 0, "executable": false, "size_bytes": 0 } ],
  "issues": [ { "id": "...", "category": "...", "severity": "...", "confidence": 0.0, "location": { "file": "...", "start_line": 0 } } ],
  "metadata": { "has_executable_scripts": false, "skillspector_version": "...", "llm_requested": true, "llm_available": true }
}
```

- `risk_assessment.severity` ∈ `LOW | MEDIUM | HIGH | CRITICAL`。
- `risk_assessment.recommendation` ∈ `SAFE | CAUTION | DO_NOT_INSTALL`，由严重程度映射：`LOW → SAFE`、`MEDIUM → CAUTION`、`HIGH`/`CRITICAL → DO_NOT_INSTALL`。
- 仅在请求了 LLM 分析但不可用时，才会出现 `metadata.llm_error`。
- 每个问题的完整结构由 [models.py](src/skillspector/models.py) 中的 `Finding.to_dict()` 定义；请依赖上述字段，并将任何额外字段视为尽力而为（best-effort）。

对于 CI/IDE 工具，`--format sarif` 会输出 SARIF 2.1.0。

### 推荐门禁映射

将 SkillSpector 用作安装门禁时，请将建议映射为操作：

| `recommendation` | Suggested action |
|------------------|------------------|
| `SAFE` | allow |
| `CAUTION` | prompt / warn the user |
| `DO_NOT_INSTALL` | block |

SkillSpector 会计算分数区间和建议；门禁的严格程度（例如 `CAUTION` 是否在 CI 中阻止）由集成工具自行制定策略。

## 开发

### 设置

所有 `make` 目标均假定已创建并激活虚拟环境。Makefile 在可用时使用 **uv**，否则使用 **pip**。

```bash
# Clone, create venv, activate, install dev dependencies
git clone https://github.com/NVIDIA/skillspector.git
cd skillspector
uv venv .venv && source .venv/bin/activate
# or: python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
make install-dev

# Run tests
make test

# Run tests with coverage
make test-cov

# Run linting
make lint

# Format code
make format
```

## 工作原理

SkillSpector 采用两阶段检测流水线：

### 阶段 1：静态分析
- 11 个静态分析器基于正则表达式的快速模式匹配
- 基于 AST 的行为分析，检测危险调用（exec、eval、subprocess 等）
- 通过 OSV.dev 实时查询依赖项中的已知 CVE
- 扫描技能中的所有文件
- 高召回率（能捕获大多数问题）
- 中等精确度（存在一定误报）

### 阶段 2：LLM 语义分析（可选）
- 评估上下文与意图
- 过滤误报
- 提供人类可读的解释
- 将精确度提升至约 87%

LLM 提示词包含防越狱（anti-jailbreak）保护，以防止恶意技能操纵分析过程。

## 实时漏洞查询（SC4）

SC4 使用 [OSV.dev](https://osv.dev) API 对照完整的开源漏洞（Open Source Vulnerabilities）数据库检查依赖项——覆盖 PyPI 和 npm 上数万条公告。

- **无需 API 密钥** — OSV.dev 免费且无需身份验证。
- **批量查询** — 所有依赖项在单次 HTTP 调用中完成检查。
- **自动回退** — 若 OSV.dev 不可达（气隙/离线环境），则使用小型内置回退列表。
- **缓存** — 结果在内存中缓存 1 小时，以避免会话期间重复的 API 调用。

该工具需要对外 HTTPS 访问 `api.osv.dev` 以获取实时漏洞数据。当无法访问时，发现结果仅限于静态回退列表。

## 信任模型与数据外泄

SkillSpector 采用纵深防御（defense-in-depth），而非沙箱。在依赖它之前，请了解它能做什么、不能做什么：

- **它从不执行被扫描的技能。** 所有分析均为静态（正则、Python AST、YARA），外加对文件*内容*的可选 LLM 评估——技能的代码绝不会被运行。
- **LLM 分析会将文件内容发送至配置的提供商。** 启用 LLM 分析时（默认开启），文件内容会发送至当前活动的 `SKILLSPECTOR_PROVIDER` 端点。使用 `--no-llm` 可将内容保留在本地（仅静态分析）。
- **SC4 会将依赖名称发送至 OSV.dev。** 供应链检查会查询 [OSV.dev](https://osv.dev)，使用技能声明的包名和版本查找已知 CVE。这是该检查的基础，即使使用 `--no-llm` 也会运行。它发送的是依赖坐标（而非文件内容），无需 API 密钥，且在 OSV.dev 不可达时回退到捆绑列表。
- **它不会沙箱化宿主机。** SkillSpector 在你安装技能*之前*标记风险模式；它不会收容或隔离你仍选择安装的技能。

## 局限性

- **非英语内容**：可能遗漏其他语言中的模式
- **基于图像的攻击**：无法分析图像中的文本
- **加密/二进制代码**：无法分析已编译或加密的内容
- **运行时行为**：仅静态分析，无动态执行
- **离线 SC4**：若无法访问 `api.osv.dev`，SC4 使用小型静态回退列表

## 研究背景

基于《Agent Skills in the Wild: An Empirical Study of Security Vulnerabilities at Scale》（Liu 等，2026）的研究：

- **数据集**：来自主要市场的 42,447 个技能
- **存在漏洞**：26.1% 至少包含一个漏洞
- **高严重性**：5.2% 表现出可能的恶意意图
- **关键发现**：包含可执行脚本的技能出现漏洞的可能性高出 2.12 倍

## Python API 集成

```python
from skillspector import graph

# Invoke the LangGraph workflow
result = graph.invoke({
    "input_path": "/path/to/skill",
    "output_format": "json",   # terminal, json, markdown, or sarif
    "use_llm": True,           # False for static-only analysis
})

# Access results
print(f"Risk Score: {result['risk_score']}/100")
print(f"Severity: {result['risk_severity']}")
print(f"Recommendation: {result['risk_recommendation']}")

for finding in result["filtered_findings"]:
    print(f"[{finding['severity']}] {finding['rule_id']}: {finding['message']}")
```

## License

Apache License 2.0 - 详见 [LICENSE](LICENSE)。

## Contributing

欢迎贡献！请阅读我们的贡献指南并提交 pull request。

## Support

- **Issues**： [GitHub Issues](https://github.com/NVIDIA/skillspector/issues)