Skill Scanner
Сканер безопасности для скиллов агентов: ищет промпт-инъекции, утечку данных и вредоносный код перед установкой
Средний риск
Средний уровень ставим, когда инструмент запускает код, ходит в сеть или читает файлы проекта. Перед установкой посмотрите, что именно он делает.
Почему такой уровень
- Читает и разбирает произвольный код сканируемых скиллов, может клонировать репозитории
- Необязательные движки на LLM, VirusTotal и облаке отправляют содержимое во внешние сервисы по ключам
Установка
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add cli/skill-scannerОпределит агенты на машине, проверит риск и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Установите утилиту
pipx install cisco-ai-skill-scannerБез pipx подойдет pip install cisco-ai-skill-scanner.
Установи сканер: uv pip install cisco-ai-skill-scanner или pip install cisco-ai-skill-scanner. Затем проверь цель командой skill-scanner scan /path/to/skill, репозиторий через skill-scanner scan-repo owner/repo.
Другие способы из описания автора
uv pip install cisco-ai-skill-scannerРекомендуемый способ через uv. Альтернатива: pip install cisco-ai-skill-scanner. Нужен CPython от 3.11 до 3.14.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Skill Scanner проверяет скиллы агентов на признаки угроз до того, как вы их поставите. Он совмещает несколько движков: сигнатурный разбор по правилам YAML и YARA-X, анализ кода по AST и потокам данных, необязательный разбор через LLM в роли судьи и ограниченный слой решений на CEL поверх типизированных фактов детекторов. Проверять можно один скилл, каталог рекурсивно или репозиторий на GitHub по короткой записи owner/repo. Есть вывод в SARIF для GitHub Code Scanning, готовый workflow для CI, хук pre-commit и коды возврата для остановки сборки. Авторы прямо предупреждают, что это разбор с наилучшими усилиями, а не гарантия безопасности, и пустой отчет не означает, что скилл чист.
Для кого. Для инженеров по безопасности, мейнтейнеров и команд, которые ставят или публикуют скиллы агентов и хотят проверить их до установки.
Подходит, если
- Перед установкой стороннего скилла из репозитория или каталога
- Нужно встроить проверку скиллов в CI или в хук pre-commit
- Нужен отчет по потенциальным угрозам в скилле в формате SARIF или HTML
Не подходит, если
- Нужна гарантия безопасности: сканер дает разбор с наилучшими усилиями, а не сертификацию
- Проверяемый объект не относится к скиллам агента в поддерживаемых форматах
Пример запроса к агенту
Просканируй этот скилл перед установкой и покажи, есть ли признаки промпт-инъекции или утечки данныхОграничения
Это оборонительный инструмент разбора: пустой отчет не гарантирует, что скилл безопасен, покрытие неполное, возможны ложные срабатывания и пропуски, ручной разбор остается обязательным. Нужен CPython от 3.11 до 3.14, установка из исходников дополнительно требует Go для сборки вспомогательного компонента. Штатно поддерживаются форматы скиллов OpenAI Codex и Cursor по спецификации Agent Skills, нестандартные форматы вроде команд Claude Code сканируются в режиме lenient. Движок на LLM и облачные проверки подключаются по ключам и отправляют содержимое во внешние сервисы, часть из которых может быть недоступна из России без VPN. По оценке авторов на закрытом разделенном наборе метрики пока не проходят порог продвижения, поэтому правила CEL идут в теневом режиме.
Как отключить. Удалите пакет: pip uninstall cisco-ai-skill-scanner. Если подключали хук pre-commit или workflow в CI, уберите соответствующие записи из конфигурации.
Проверка безопасности
- Читает и разбирает произвольный код сканируемых скиллов, может клонировать репозитории
- Необязательные движки на LLM, VirusTotal и облаке отправляют содержимое во внешние сервисы по ключам
Коротко о README
README описывает Skill Scanner как оборонительный сканер безопасности для скиллов агентов, который ищет промпт-инъекции, утечку данных и вредоносные шаблоны кода. Он совмещает сигнатурный разбор по YAML и YARA-X, анализ по AST и потокам данных, необязательный LLM в роли судьи и слой решений на CEL. Штатно поддерживаются форматы OpenAI Codex и Cursor, в режиме lenient сканируются нестандартные форматы. Есть вывод в SARIF, готовый workflow для CI, хук pre-commit, REST API и архитектура плагинов для своих анализаторов. Раздел про границы прямо говорит, что это разбор с наилучшими усилиями, а не сертификация, и приводит текущие метрики детекции. Пакет ставится через uv или pip, есть формула Homebrew.
Частые вопросы
Пустой отчет означает, что скилл безопасен?
Нет. Пустой отчет говорит лишь, что известные шаблоны угроз не найдены. Покрытие неполное, ручной разбор остается обязательным.
Нужны ли ключи и внешние сервисы?
Базовое сканирование работает локально. Движок на LLM, VirusTotal и облачные проверки подключаются отдельно по ключам и отправляют содержимое во внешние сервисы.
Похожие
Скилл аудита безопасности кода от Cloudflare: агент проходит разведку, охоту по покрытию и независимую проверку находок и выдает структурированный отчет
Открытый стек NVIDIA для запуска OpenClaw, Hermes и LangChain Deep Agents в песочницах OpenShell с сетевыми политиками и управляемым инференсом
Сканер безопасности для скиллов и MCP агентов: ищет промпт-инъекции, утечки данных и риски цепочки поставок до установки
Статический анализ кода по правилам, похожим на сам код, со встроенным MCP-сервером для AI-агентов