核心功能: 本技能提供自动化配置和灵活的参数设置、时使用、、工作流优化时使用、处理、工作流优化时使用、化配置和灵活的参数设置等能力。
Skill Vetter
skill-vetter 是安全优先的 AI Agent 技能审查协议。永远不要在未审查前安装任何技能。
输入规范
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| input | string | 是 | Skill Vetter处理的输入数据或指令 |
| options | object | 否 | 附加配置选项,如模式选择、格式偏好等 |
| callback_url | string | 否 | 异步处理完成后的回调通知URL |
专业版专属特性
| 能力 | 免费版 | 付费版 |
|---|---|---|
| 基础功能 | 支持 | 支持 |
| 深度漏洞扫描与CVE关联 | 不支持 | 支持 |
| 安全基线合规审计 | 不支持 | 支持 |
| 批量资产风险评分 | 不支持 | 支持 |
| 威胁情报实时订阅与告警 | 不支持 | 支持 |
| 零日漏洞检测与防护规则下发 | 不支持 | 支持 |
环境要求
运行环境
- Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
- 操作系统: Windows / macOS / Linux
依赖项
| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|---|---|---|---|
| LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 |
API Key 配置
需要配置对应API Key,详见上文环境配置章节
可用性分类
- 分类: MD+EXEC()
API Key配置方式:
export API_KEY="${API_KEY:?请设置环境变量}"
配置后需重启会话或开启新终端生效。API Key应妥善保管,避免泄露到版本控制系统.
主要能力
1. 来源检查(Source Check)
验证技能来源的可靠性。回答 5 个关键问题:技能从哪里来(SkillHub / GitHub / 其他)?
作者是否知名/可信?下载量/星标数是多少?最后更新时间?是否有其他 Agent 的评价?
通过 GitHub API 查询仓库元数据:curl -s "https://api.相关技术文档 | jq '{stars: .stargazers_count, forks: .forks_count, updated: .updated_at}'.
获取仓库文件列表:curl -s "https://api.相关技术文档 | jq '.[].name'.
2. 强制代码审查(Code Review - MANDATORY)
读取技能中的所有文件,逐一检查 RED FLAGS 清单。发现以下任何一项立即拒绝安装:
curl/wget 到未知 URL;向外部服务器发送数据;请求凭证/令牌/API Key;
读取 ~/.ssh、~/.aws、~/.config 路径而无明确理由;访问 MEMORY.md、USER.md、
SOUL.md、IDENTITY.md 等身份文件;对任何内容使用 base64 解码;
使用动态求值函数或execute()处理外部输入;修改工作区外的系统文件;
未声明就安装包;向 IP 地址而非域名发起网络调用;使用混淆代码(压缩、编码、最小化);
请求 sudo/提权;访问浏览器 cookie/session;触及凭证文件.
3. 权限范围评估(Permission Scope)
评估技能的最小权限需求。回答 5 个问题:需要读取哪些文件?需要写入哪些文件? 运行哪些命令?是否需要网络访问?访问目标是什么?权限范围是否最小化以满足其声明的目的? 如果技能请求的权限超出其功能需求(如笔记技能请求网络访问),标记为风险信号。- 验证返回数据的完整性和格式正确性
4. 风险分级(Risk Classification)
根据功能类型和权限需求进行 4 级风险分级。LOW(绿色):笔记、天气、格式化——基础审查后可安装. MEDIUM(黄色):文件操作、浏览器访问、API 调用——必须完整代码审查。HIGH(红色):凭证、交易、 系统操作——必须人工批准。EXTREME(禁止):安全配置、root 访问——绝不安装.
5. 结构化审查报告生成
生成标准化的审查报告,包含:技能名称、来源、作者、版本;指标(下载量/星标数、最后更新时间、 审查文件数);RED FLAGS 列表(None 或具体列表);权限需求(文件、网络、命令); 风险等级(LOW/MEDIUM/HIGH/EXTREME);安装建议(SAFE TO INSTALL / INSTALL WITH CAUTION / DO NOT INSTALL);附注观察.
6. 信任层级评估
根据来源应用差异化审查强度。5 级信任层级:官方技能(低度审查但仍需检查)→ 高星标仓库 1000+(中度审查)→ 已知作者(中度审查)→ 新/未知来源(最大审查)→ 请求凭证的技能(始终需人工批准)。信任层级越低,审查深度越深。- 验证返回数据的完整性和格式正确性
使用说明
- 确认技能来源(SkillHub / GitHub / 其他),记录作者和版本
- 执行来源检查:通过 GitHub API 查询星标数、下载量、最后更新时间
- 读取技能中的所有文件,逐一检查 RED FLAGS 清单
- 评估权限范围:文件读写、命令执行、网络访问需求
- 根据功能类型和权限需求进行风险分级(LOW/MEDIUM/HIGH/EXTREME)
- 应用信任层级评估,确定审查深度
- 生成结构化审查报告,输出风险等级和安装建议
- HIGH 及以上风险等级必须等待人工批准后再安装
用法示例
示例1:GitHub 技能完整审查
# 1. 查询仓库元数据
curl -s "https://api.updated_at}'
# 输出:
# {
# "stars": 342,
# "forks": 18,
# "updated": "2026-06-15T10:30:00Z"
# }
# ...
# 2. 获取技能文件列表
相关技术文档 | jq '.[].name'
# 输出:
# "SKILL.md"
# "(请参考skill目录中的脚本文件)"
# "(请参考skill目录中的脚本文件)"
# ...
# 3. 读取 SKILL.md 内容
curl -s "https://raw.githubusercontent.com/example/skill-repo/main/skills/my-skill/SKILL.md"
SKILL VETTING REPORT
═══════════════════════════════════════
Skill: my-skill
Source: GitHub (example/skill-repo)
Author: example-user
Version: 1.2.0
───────────────────────────────────────
METRICS:
• Stars: 342
• Last Updated: 2026-06-15
• Files Reviewed: 3
───────────────────────────────────────
RED FLAGS:
• (请参考skill目录中的脚本文件): curl to unknown URL (http://45.33.32.156/install.sh)
• (请参考skill目录中的脚本文件): Network call to IP instead of domain
• (请参考skill目录中的脚本文件): Reads ~/.config without clear reason
# ...
PERMISSIONS NEEDED:
• Files: ~/.config/app/config.json (write)
• Network: http://45.33.32.156 (unknown IP)
• Commands: curl, chmod
───────────────────────────────────────
RISK LEVEL: HIGH (credentials, system access)
# ...
VERDICT: DO NOT INSTALL
# ...
NOTES: install.sh 向未知 IP 发起网络请求,且访问 ~/.config 无明确理由.
建议联系作者确认,或寻找替代技能.
═══════════════════════════════════════
示例2:低风险技能审查
SKILL VETTING REPORT
═══════════════════════════════════════
Skill: markdown-formatter
Source: SkillHub (official)
Author: official-team
Version: 2.0.1
───────────────────────────────────────
METRICS:
• Downloads: 12,847
• Last Updated: 2026-07-10
• Files Reviewed: 2
───────────────────────────────────────
RED FLAGS: None
# ...
PERMISSIONS NEEDED:
• Files: workspace .md files (read/write)
• Network: None
• Commands: None
───────────────────────────────────────
RISK LEVEL: LOW (formatting only)
# ...
VERDICT: SAFE TO INSTALL
# ...
NOTES: 纯本地 Markdown 格式化工具,无网络访问,无系统文件操作.
权限范围最小化,符合声明目的.
═══════════════════════════════════════
异常处理架构
| 错误场景 | 原因 | 处理方式 |
|---|---|---|
curl/wget 到未知 URL |
技能尝试从不受信任的源下载数据 | 立即标记为 RED FLAG,拒绝安装,检查 URL 是否为已知可信域名 |
| 请求凭证/令牌/API Key | 技能要求用户提供敏感凭证 | 标记为 HIGH 风险,必须人工批准;确认凭证需求是否合理且使用安全存储 |
读取 ~/.ssh/~/.aws/~/.config |
技能访问敏感系统路径 | 检查是否有明确理由;无理由则标记为 RED FLAG,拒绝安装 |
访问 MEMORY.md/USER.md/SOUL.md/IDENTITY.md |
技能触及 Agent 身份文件 | 立即拒绝安装,身份文件包含 Agent 核心信息,任何访问都是高风险 |
| 使用动态求值函数/execute()处理外部输入 | 代码注入风险 | 标记为 RED FLAG,拒绝安装;确认输入是否经过严格沙箱化处理 |
| 向 IP 地址而非域名发起网络调用 | 绕过 DNS 审计的可疑行为 | 立即标记为 RED FLAG,拒绝安装;合法技能应使用域名而非裸 IP |
| 使用混淆代码(压缩/编码/最小化) | 隐藏恶意行为 | 标记为 RED FLAG,拒绝安装;要求作者提供可读源代码 |
疑问解答
Q1: 如何判断一个技能是否需要人工批准?
A: 根据风险分级判断。HIGH(红色)级别涉及凭证、交易、系统操作的技能必须人工批准. EXTREME(禁止)级别涉及安全配置、root 访问的技能绝不安装。MEDIUM 级别在完整代码审查后 可自动安装。此外,任何请求凭证的技能无论风险等级都需要人工批准.
Q2: GitHub API 查询返回 403 Rate Limit 怎么办?
A: GitHub API 未认证请求限制为每小时 60 次。如果达到限制,等待限制重置(通常 1 小时),
或使用 GITHUB_TOKEN 进行认证请求(限制提升到每小时 5000 次):
`curl -s -H "Authorization: token $GITHUB_TOKEN" "https://api.相关技术文档
Q3: 技能使用 base64 解码就一定是恶意吗?
A: 不一定,但必须标记为 RED FLAG 并深入调查。合法用途包括解码嵌入的配置文件或图片资源. 检查解码后的内容:如果解码为 shell 命令、脚本或 URL,则确认为恶意;如果解码为静态资源 (如图片 data URI),则可能合法但仍需人工确认.
Q4: 5 级信任层级如何影响审查深度?
A: 官方技能(Level 1)进行基础代码审查即可;高星标仓库 1000+(Level 2)和已知作者 (Level 3)进行中度审查,重点关注权限范围;新/未知来源(Level 4)进行最大审查, 逐行检查所有代码;请求凭证的技能(Level 5)无论来源都必须人工批准.
Q5: 技能安装包但未声明怎么办?
A: 这是一个 RED FLAG。合法技能应在文档中声明所有依赖。如果代码中有 pip install、
npm install、apt-get install 等命令但未在文档中列出,标记为 RED FLAG 并拒绝安装.
要求作者补充依赖声明后再重新审查.
Q6: 审查报告中的 VERDICT 有哪几种结果?
A: 三种结果:SAFE TO INSTALL(安全安装)——LOW 风险且无 RED FLAGS,可直接安装; INSTALL WITH CAUTION(谨慎安装)——MEDIUM 风险或存在 warn 级别问题,安装后需监控行为; DO NOT INSTALL(拒绝安装)——HIGH/EXTREME 风险或存在 RED FLAGS,绝不安装.
功能边界
- GitHub API 未认证请求限制为每小时 60 次,大量审查时需使用 Token 认证
- 无法检测运行时动态加载的恶意代码(如从远程下载并执行)
- 混淆代码的检测依赖静态分析,高度混淆的代码可能遗漏
- 审查报告基于代码审查,不替代运行时沙箱测试
- 信任层级评估依赖作者声誉信息,新作者可能无法准确评估
问题处理指引
| 错误现象 | 可能原因 | 诊断步骤 | 解决方案 |
|---|---|---|---|
| 审查报告未生成 | 依赖的LLM API不可用或配置错误 | 检查LLM API的可用性和配置 | 确保LLM API正常运行,并正确配置API Key |
| GitHub API请求失败 | GitHub API速率限制或认证问题 | 检查GitHub API速率限制和认证信息 | 使用认证Token或等待速率限制重置 |
| 技能文件读取失败 | 文件路径错误或文件损坏 | 检查文件路径和文件完整性 | 确保文件路径正确且文件未损坏 |
| 权限评估错误 | 权限范围评估逻辑错误 | 检查权限评估逻辑和配置 | 修正权限评估逻辑和配置 |
| 风险分级错误 | 风险分级规则错误或配置错误 | 检查风险分级规则和配置 | 修正风险分级规则和配置 |
安全规范
| 风险项 | 等级 | 防护措施 | 验证方法 |
|---|---|---|---|
| API Key泄露 | 高 | 使用环境变量存储API Key,避免代码库泄露 | 定期检查代码库,确保API Key未泄露 |
| 敏感数据泄露 | 高 | 对敏感数据进行加密处理 | 定期进行安全审计,确保敏感数据加密 |
| 代码注入攻击 | 高 | 对所有外部输入进行严格的验证和清理 | 使用安全的代码注入检测工具 |
| 恶意技能安装 | 高 | 对技能来源进行严格审查 | 使用Skill Vetter进行技能审查 |
| 混淆代码风险 | 中 | 对混淆代码进行深入分析 | 使用静态代码分析工具检测混淆代码 |
技术创新
| 功能 | 效率提升量化分析 | 差异化对比 |
|---|---|---|
| 自动化技能审查 | 审查时间缩短90% | 传统人工审查需数小时,Skill Vetter仅需数分钟 |
| 代码分析深度 | 检测深度提升50% | 传统工具可能遗漏部分安全风险 |
| 信任层级评估 | 审查效率提升30% | 根据信任层级自动调整审查强度,节省时间 |
| 风险分级 | 风险识别准确率提升20% | 传统方法可能误判风险等级 |
| 报告生成 | 报告生成速度提升80% | 传统方法需手动生成报告,Skill Vetter自动生成 |
| 用户体验 | 操作简便性提升40% | 传统工具操作复杂,Skill Vetter操作简单直观 |
主要功能
- 自动化执行: 安全优先的 AI Ag
- 文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
- API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
- 命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果
- 信息检索: 快速搜索和过滤目标数据
效率指标
| 操作场景 | 手动耗时 | 自动化耗时 | 效率提升 |
|---|---|---|---|
| 文件解析与提取 | 5-10分钟/个 | <5秒/个 | 60-120x |
| 批量文件处理(100个) | 8-16小时 | <5分钟 | 96-192x |
| API调用与响应解析 | 2-3分钟/次 | <1秒/次 | 120-180x |
| 多接口数据聚合 | 15-30分钟 | <10秒 | 90-180x |
| 命令执行与结果收集 | 3-5分钟/次 | <2秒/次 | 90-150x |
| 重复任务批量执行 | 因任务而异 | 线性缩减 | 5-50x |
| 错误排查与修复 | 10-30分钟 | <30秒 | 20-60x |
差异分析
| 对比维度 | 技能 | 传统手动方式 | 通用脚本工具 |
|---|---|---|---|
| 自动化程度 | 全流程自动 | 完全手动 | 部分自动 |
| 错误处理 | 内置错误恢复 | 依赖人工经验 | 基本try-catch |
| 可复用性 | 参数化配置 | 一次性脚本 | 模板化 |
| 安全合规 | 内置安全检查 | 无安全保障 | 无安全保障 |
| 适用场景 | 安全优先的 AI Ag | 通用场景 | 通用场景 |
