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這是
NVIDIA/SkillSpector的 Windows-first 維護型 fork，沿用 Apache License 2.0 與完整 Git 歷史。產品行為跟隨上游；本維護線補上繁中文件、 Windows 開發／驗收 gate。差異見FORK.md，維護決策見docs/DECISIONS.md。
AI agent skills 的安全掃描器。 在安裝 agent skill 之前，先檢出漏洞、惡意樣式與安全風險。
AI agent skill（Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI 等都在用）預設是隱含信任、幾乎沒有審查地 被執行。研究顯示 26.1% 的 skill 帶有漏洞，5.2% 顯示出疑似惡意意圖。
SkillSpector 回答的問題是：「這個 skill 裝了安全嗎？」——用靜態規則比對（regex、AST、
YARA）加上可選的 LLM 語意分析，掃描 Git repo、URL、zip 檔、目錄或單一檔案，輸出 0–100 的風險
分數與建議（SAFE／CAUTION／DO_NOT_INSTALL）。完整的偵測樣式清單（71 條規則、17 個分類）、
風險計分公式、環境變數與 CLI 選項見英文原版 README.en.md；本檔只涵蓋在
Windows 上安裝、跑起來、驗證的最短路徑。
兩個對 Claude Code 使用者最直接的入口：
skills/skill-inspector/SKILL.md—— 把 SkillSpector 本身 包成一個 Claude Code skill，讓 agent 在對話裡直接呼叫掃描。src/skillspector/mcp_server.py—— 跑成 MCP server （skillspector mcp），讓任何支援 MCP 的 agent 把掃描結果當成安裝閘門。
需要 Python >=3.12,<3.15（已用 uv 驗證）。
git clone https://github.com/SanHsien/SkillSpector.git
cd SkillSpector
uv sync --all-extras # 安裝含 dev、mcp、langgraph-dev 三個 extras
uv run skillspector --version # 應輸出 SkillSpector v2.11.0
uv run skillspector scan .\my-skill\只裝 CLI、不進開發環境：
uv tool install git+https://github.com/SanHsien/SkillSpector.git要跑 skillspector mcp（MCP server），額外裝 mcp extra：
uv tool install "skillspector[mcp] @ git+https://github.com/SanHsien/SkillSpector.git"
skillspector mcp其餘安裝方式（Docker、pip 路徑）、輸出格式、LLM provider 設定、baseline 抑制誤報、MCP server
的信任模型，見英文原版 README.en.md。
上游的 Makefile 是 POSIX sh 語法（command -v、rm -rf、find），在 Windows 原生（非
WSL2）跑不動，所以本 fork 另外提供一支 PowerShell gate，繞過 Makefile 直接呼叫
uv／ruff／pytest，不是包裝 make：
pwsh -File tools\dev_check.ps1 -Quick # ruff check + ruff format --check + --version 煙霧測試
pwsh -File tools\dev_check.ps1 # 上面再加 pytest（排除 integration／provider 兩個 marker）本機 Windows 已實測 uv run pytest -m "not integration and not provider" tests/：
3953 passed / 0 failed / 39 skipped。上游原始碼在 Windows 上有 23 筆測試紅燈（全部是
測試對 POSIX 的假設，不是產品行為錯誤），本 fork 已逐筆處理，判準與方式見
docs/DIVERGENCE.md。跳過的 39 筆是執行期能力探測的結果
（symlink、FIFO、os.geteuid、PATH 上的 shebang 腳本），開啟 Windows 開發人員模式後
symlink 相關的測試會自動恢復執行。
這五個 repo 各自治理 AI coding 的一層，可以單獨用，也可以疊起來用：
| 層 | Repo | 做什麼 |
|---|---|---|
| 供應鏈 | SkillSpector（你在這裡） | 裝進來之前先掃：agent skill 的漏洞與惡意樣式偵測，輸出風險分數與 SAFE／CAUTION／DO_NOT_INSTALL 建議 |
| 派工決策 | agent-advisor | 風險分流路由 solo／delegate／audit／full：決定這件事要不要派工、派給誰 |
| 動作攔截 | harness-guard | agent runtime hook，在動手前後與收工時實際攔截危險指令、無證據宣稱、紅燈提交 |
| 產出品質 | ai-quality-gates | 可執行規格與量化門檻：覆蓋率、突變測試、圈複雜度、依賴結構、有界 loop policy |
| 交付流程 | paulsha-cortex | 多 Agent lifecycle：Candidate → Verify → Independent Review → Delivery → CompletionRecord |
相鄰但不同層：agent-governance-toolkit 治理的是上線後自主運行的 agent——政策強制、零信任身分、沙箱執行與可稽核記錄——不是寫程式的 coding agent。opencodex 是供應商代理，決定這些 agent 背後能跑哪些 LLM，本身不約束 agent 行為。
原始著作權 2026 NVIDIA CORPORATION & AFFILIATES，以 Apache License 2.0 授權；
上游自己的第三方套件授權清單見 THIRD_PARTY_NOTICES.md。本 fork 的
授權與來源說明見 NOTICE.md。上游 CI 要求每筆 commit 都有 DCO sign-off
（git commit -s），回貢前務必確認。