name: skill-security-audit description: "對 Skill 包（SKILL.md、scripts/、references/、依賴清單）進行投毒與供應鏈安全審計。當用戶要安裝、匯入、下載、或審查一個新 skill（來自市場、URL、壓縮包、本地目錄）時使用。自動掃描網路外發、私鑰/憑據讀取、混淆執行、反彈 shell、提示注入、依賴未鎖版本等風險，輸出 P0/P1/P2 分級報告與處置建議。先審計，再安裝。" agent_created: true version: 1.0.0

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Skill 安全審計

在把任何 Skill 裝進工作區之前，先確認它沒被投毒。本 skill 提供一套可複用的靜態審計流程： 讀知識庫 → 跑掃描指令碼 → 按風險分級給出處置建議。

何時使用

• 使用者要安裝 / 匯入 / 下載 / 審查一個新 skill（市場、URL、壓縮包、本地目錄）
• 使用者問"這個 skill 安全嗎""會不會投毒""幫我看看這個 skill"
• 任何從非官方 / 陌生來源獲取的 skill，進入生產專案前

觸發即遵循系統硬性要求：安裝新 skill 前必須先做安全審計，P0 風險直接拒絕。

執行流程

Step 1：閱讀知識庫（背景與紅線）

讀取 references/poisoning-patterns.md，瞭解投毒手法、識別特徵與風險分級標準。 重點記住四類高危訊號：

1. 混淆執行 —— base64 -d | bash、curl | sh、eval、powershell -enc、FromBase64String
2. 反彈 shell —— /dev/tcp/、nc -e、bash -i、socat、mkfifo
3. 憑據外發 —— 指令碼讀 ~/.ssh、~/.aws、id_rsa、.env、API_KEY 並聯網外發
4. 提示注入 —— 忽略指令、ignore instructions、system prompt、把…傳送/轉發

Step 2：執行掃描指令碼（核心動作）

確定待審計 skill 的目錄路徑後，執行掃描器：

python scripts/audit.py 待審計skill目錄

可選引數： - --json —— 輸出結構化 JSON（便於二次處理 / 接自動化） - --quiet —— 只輸出結論行

指令碼會遞迴掃描目錄內所有文本檔案與依賴清單，命中規則即記錄 檔案:行號、命中片段與說明， 並按 P0、P1、P2（由高到低）排序輸出統計與結論。

若使用者只給了單個檔案（如一個 SKILL.md），也可直接傳檔案路徑，指令碼會連帶掃描其所在目錄的依賴。

Step 3：解讀結論與處置

指令碼退出碼：CLEAN 為 0，命中任何風險為 1（便於在自動化裡直接 if 判斷）。

Step 4：人工研判（針對 P2）

命中 P2 不等於有毒（正常 skill 也會 curl 下載模型、subprocess 調本地工具）。 向用戶追問三個問題，任一答不上來就按"可疑"處理：

1. 這個聯網/執行動作，是否和 skill 宣告功能直接相關？
2. 傳送目標（域名/IP）是否合理且可控？
3. 是否讀取了與功能無關的憑據或環境？

資源

• scripts/audit.py —— 靜態掃描引擎（純標準庫，可獨立執行）
• references/poisoning-patterns.md —— 投毒手法詳解、檢測清單與預防建議

安全邊界（本 skill 自身）

• 只讀審計，不修改、不執行被審計 skill 的任何程式碼。
• 不向外發送任何被審計內容；結果僅展示給使用者。
• 審計結論為輔助判斷，最終是否安裝由使用者決定；P0 必須明確建議拒絕。

這個 Skill 質量還不錯，能幫助你檢測其他 Skill 是否有惡意程式碼或投毒風險。文件寫得比較清楚，掃描指令碼也很實用，可以自動識別問題並給出風險等級。主要不足是資訊不夠通俗，普通使用者可能看不太懂，而且缺少使用示例；另外後設資料比較簡單，連作者資訊都沒有寫明。整體上功能完整、實用性較強，但還有完善空間。