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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-22 · 当前星标 ★ 615
使用教程
环境要求
- Python 3.9+
- 待审的技能目录
安装与启动步骤
-
1装检查器
一个专门审技能包的静态工具。
pip install semia-audit -
2扫一个技能
它会翻出技能里的内嵌命令、网络请求与文件操作。
semia scan ./some-skill -
3看高危项
重点盯脚本执行与外部请求两类，其余多为提示。
-
4按建议修
能自动改的先改，改不动的回源文件手动改。
semia repair ./some-skill
如何确认成功
扫描能列出技能里所有会执行命令的位置，且自动修复后不再出现高危项
注意事项
- 技能本质是带命令的说明文档，跑之前审一遍是必要动作。
- 自动修复只会改明确模式，语义层面的问题还得人看。
- 来源不明的技能即使扫过了也建议在隔离环境里试。
- 规则覆盖有限，新写法未必能识别。
核心亮点
- 专注 AI Agent 技能这一新兴攻击面，填补传统 SAST 工具覆盖不到的空白
- 静态分析无需运行技能即可出结果，接入本地或 CI 成本低
- 同时覆盖 Claude Code、Codex、OpenClaw 等多平台技能格式，通用性较好
不足之处
- 仅做静态分析，对运行时动态加载或混淆规避的恶意行为识别有限
- 项目处于早期，规则库与误报/漏报情况仍需更多实践验证
适用场景
- 在安装第三方 Claude Code 技能前做一次安全预检
- 团队 CI 中扫描技能仓库，阻止含危险命令的提交合并
- 技能市场或分发平台对上传的技能包做自动化审计
替代项目
Semgrep、Bandit
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