用途
Skill Security Auditor 用于在安装 AI 智能体技能之前对其进行安全审计，帮助用户评估来自不可信来源的技能是否存在安全风险。它适用于安装前评估、CI/CD 流水线的安装前安全门禁、对技能目录或 git 仓库的恶意代码审计、团队批准列表的审查，以及已安装技能的事后扫描。
主要能力
代码执行风险检测：识别命令注入（os.system、subprocess shell=True、反引号）、eval/exec/compile、混淆（base64/hex/chr()）、网络数据外泄、凭据窃取（~/.ssh、~/.aws）和权限提升。
提示词注入检测：识别系统提示词覆盖、角色劫持、安全绕过、隐藏的零宽字符或 HTML 注释指令、数据提取指令和过度权限请求。
供应链分析：检查已知漏洞版本锁定、域名仿冒、未锁定版本、内联 pip/npm 安装和低信誉包。
文件系统与结构校验：检查越界路径、隐藏/凭据文件、异常二进制文件、逃逸符号链接和超大载荷。
结论与报告：输出 PASS / WARN / FAIL 结论，按严重程度分类列出发现项，提供修复建议，并支持严格模式用于 CI 门禁。
使用方式
审计前需确认以下输入，若未知或模糊应主动询问而非假设：目标路径（要扫描的技能文件或目录）、扫描维度（代码执行 / 提示词注入 / 供应链，决定运行哪三个扫描器）、严格模式或门禁阈值（是否有 HIGH 发现即判定 FAIL，影响 CI 门禁与咨询报告的结论差异）。若用户表示“先起草”，则继续执行并在产物顶部列出假设。
工具及命令：
- code_scanner.py：扫描 Python 脚本中的 eval/exec、subprocess、网络外泄、凭据窃取、混淆和不安全导入。命令：
python scripts/code_scanner.py <target> --strict --json - prompt_injection_scanner.py：扫描 markdown/文本中的提示词注入模式和隐藏指令。命令：
python scripts/prompt_injection_scanner.py <target> --strict --json - supply_chain_checker.py：检查导入/依赖中的域名仿冒、未锁定版本和内联安装。命令：
python scripts/supply_chain_checker.py <target> --strict --json
所有工具均接受目标（文件或目录），支持 --strict（任何 HIGH 即 FAIL）和 --json。
参考资料按需加载：references/threat-model-and-patterns.md（攻击向量威胁模型、信任边界、完整正则模式集和已知规避技术）；references/audit-output-and-workflow.md（报告格式、结论标准、CI/CD 集成 YAML 和手动审计清单）；references/quality-and-best-practices.md（静态分析局限、常见陷阱、最佳实践、故障排查矩阵和成功标准）。
适用场景
- 安装前评估来自不可信来源的技能
- CI/CD 流水线的安装前安全门禁
- 审计技能目录或 git 仓库中的恶意代码
- 将技能加入团队批准列表前的审查
- 对已安装技能进行事后扫描
限制
本技能覆盖：Python、Bash、JavaScript 和 TypeScript 文件中危险代码构造的静态模式检测；技能包内所有 markdown 文件的提示词注入扫描；requirements.txt 和 package.json 的依赖供应链校验；文件结构边界检查（符号链接、二进制文件、隐藏文件和超大载荷）。
本技能不覆盖：运行时或动态分析（审计期间不执行代码）；实时 CVE 数据库查询或实时漏洞源；基础设施级安全控制（网络分段、容器加固、云 IAM 策略）；针对 ISO 27001、SOC 2、GDPR 等法规标准的合规认证。
集成点
- dependency-auditor：将审计发现输入实时 CVE 扫描，对标记的依赖进行实时漏洞查询。
- ci-cd-pipeline-builder：将审计工作流嵌入生成的 CI/CD 流水线作为必需检查。
- skill-tester：对通过静态分析的技能进行动态运行时测试。
- infrastructure-compliance-auditor：将审计范围从技能级扩展到基础设施级安全控制。
- env-secrets-manager：将凭据窃取发现与密钥管理策略交叉核对。
- pr-review-expert：将审计发现作为内联 PR 审查评论展示在标记行上。