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📄 bruce-doc-converter - Office/PDF 与 Markdown 双向转换，自动渲染 Mermaid 图表，让 AI 轻松读懂你的文档
📊 bruce-drawio - 用自然语言生成各类 draw.io 图表，支持流程图、架构图、ER 图等，一键导出 PNG/SVG/PDF
当你享受 Claude Code 的 AI 辅助工作时，是否遇到这些困扰：
- 🔐 安全顾虑：想安装新技能，但担心代码风险，不知道如何判断？
- 📦 管理混乱：技能散落在各处，不知道哪些该留、哪些该删？
- 🔍 发现困难：不知道去哪找优质的社区技能，错过了很多好工具？
Agent Skills Guard 专为你解决这些问题。它把原本隐藏在命令行和文件夹中的技能世界，变成了一个可视化、可管理、可信赖的应用商店体验。
🎯 三秒钟了解核心价值：可视化管理 + 安全扫描 + 精选仓库 + CLI 工具管理
像管理手机应用一样管理 Claude Code 技能，从发现、安装、更新到卸载，全流程可视化操作。
- ✅ 一键安装：从精选仓库或自定义仓库直接安装
- 🔌 插件形态安装：支持以插件形式安装技能，使用 Claude 非交互子命令，避免兼容性问题
- 🔄 智能更新：自动检测技能和插件更新，支持在线升级
- 🗑️ 轻松卸载：支持多路径安装管理，按需清理，卸载前确认弹窗
- 📂 自定义路径：灵活选择技能安装位置
- 🔗 编程工具同步：将已安装技能同步到 Claude Code、Codex、Antigravity、OpenCode 等编程工具，支持批量同步
全新多层扫描流水线引擎，覆盖 8+ 风险类别、多步攻击链、Unicode 欺骗、跨 Skill 协同攻击等前沿检测能力，让技能使用更安心。
- 🔍 8+ 风险类别：破坏性操作、远程代码执行、命令注入、网络外传、权限提升、持久化、敏感信息泄露、敏感文件访问等
- 🔗 多步攻击链检测：基于污点分析引擎，追踪下载执行链、敏感文件外传等跨行攻击模式
- 🎭 Unicode 安全检测：同形字攻击、零宽字符隐写、不可见控制字符三层检测
- 🌐 跨 Skill 协同攻击检测：发现多技能间的数据中继、共享恶意域名等协同攻击行为
- 📦 文件类型伪装检测：14 种 Magic 签名检测，防止二进制文件伪装为文本
- ✅ 一致性校验：对比声明能力与代码实际行为，检测误导性描述
- 📊 可分析性评估：扫描覆盖率评分，识别不可分析的二进制文件
- 🚫 硬触发保护：高危操作直接阻止，不让用户冒险
内置人工精选的优质技能仓库，同步 Claude 插件市场，发现优质资源从未如此简单。
- 📚 精选技能库：人工精心筛选的优质技能
- 🔌 Claude 插件支持：同步本地已安装插件，纳入安全扫描与风险统计
- 🌟 精选插件市场：新增「精选市场」标签页，支持在线刷新推荐列表并缓存
- 🔄 自动刷新：启动时静默更新，保持最新
- ➕ 自定义仓库：支持添加任意 GitHub 仓库
自动发现并管理通过包管理器安装的命令行工具，一站式掌握本地开发工具状态。
- 🔍 自动发现：扫描 npm、pnpm、pip、Homebrew、Scoop、Chocolatey 安装的 CLI 工具
- 🔄 检查更新：一键检查所有 CLI 工具是否有新版本，支持批量更新
- 📦 智能合并：同一 Homebrew formula / Scoop 包自动合并，减少列表噪音
- 🗑️ 卸载管理：支持从界面直接卸载 CLI 工具
- 📂 目录浏览：快速打开工具安装目录
- 🏷️ 分类展示：按包管理器分类，支持搜索和筛选
告别命令行，享受苹果简约风格的直观界面。
- 🎨 苹果简约主题：清爽的 macOS 风格设计
- 📱 侧边栏导航：直观的导航体验
- ⚡ 流畅动画：精心打磨的交互体验
- 🌐 中英双语：完整的中英文界面支持
- 📐 响应式布局：完美适配各种屏幕尺寸
如果你喜欢 Agent Skills Guard 的安全扫描功能，也可以试试我的 Claude Code 技能版本：
agent-scanner-skill - 更强大的安全扫描技能，支持深度依赖分析、已知漏洞检测、智能风险评估等高级功能
无需 GUI，适合喜欢在终端中工作的开发者。
| 功能场景 | 传统方式 | Agent Skills Guard |
|---|---|---|
| 发现技能/插件 | ❌ 漫无目的地搜索 GitHub | ✅ 精选仓库+插件市场，一键浏览 |
| 安全检查 | ❌ 手动阅读代码，耗时易遗漏 | ✅ 多层流水线自动扫描，覆盖攻击链/Unicode/跨 Skill 等前沿检测 |
| 安装技能 | ❌ 命令行操作，容易出错 | ✅ 可视化界面，支持插件形态安装，点击即装 |
| 管理技能/插件 | ❌ 文件夹翻找，不知道用途 | ✅ 直观列表，状态一目了然 |
| 更新技能/插件 | ❌ 手动检查，重复操作 | ✅ 自动检测，批量更新 |
| 同步到工具 | ❌ 手动复制到各工具目录 | ✅ 一键同步到 Claude Code / Codex / Antigravity / OpenCode，支持批量操作 |
| 卸载技能 | ❌ 手动删除，担心残留 | ✅ 一键卸载，确认弹窗，自动清理 |
| CLI 工具管理 | ❌ 逐个检查各包管理器 | ✅ 自动发现，统一管理，批量更新 |
访问 GitHub Releases 下载最新版本：
- macOS：下载
.dmg文件，拖拽安装 - Windows：下载
.msi安装包，双击安装
初次启动若提示安全警告，请放心忽略
第一步：浏览和安装
- 在「市场」浏览和搜索技能
- 点击「安装」，系统会自动进行安全扫描
- 查看安全评分和扫描报告，放心安装
第二步：管理已安装技能
- 在「概览」页面一键扫描所有技能的安全状态
- 在「已安装」查看详细信息、更新或卸载
一眼看清所有技能的安全状态，风险分类统计，问题详情一览无余。
详细的扫描结果，包含安全评分、风险等级、问题列表。
查看所有已安装技能、插件、市场，支持多路径管理、批量更新和卸载。
从人工精选的市场中探索和安装社区技能。
添加和管理技能来源，内置人工精选市场与GitHub仓库，定期更新。
全新多层扫描流水线引擎，从文件遍历到最终报告，经过多个专业分析器协同工作：
- 策略加载 — 加载 ScanPolicy 配置
- SkillContext 构建 — 统一上下文对象，一次遍历完成文件分类、frontmatter 解析、引用提取
- 严格结构校验 — 17 项目录/文件结构检查（可选）
- 逐文件扫描 — 文件类型伪装检测 → Unicode 欺骗检测 → 资产污染检测 → YAML 规则匹配
- 上下文级分析 — 一致性校验 → 多步攻击链检测 → 可分析性评估
- 后处理 — Finding 去重 + 几何衰减评分
技术亮点：
- YAML 外置规则 — 规则与代码分离，支持
core_rules.yaml+cisco_parity_signatures.yaml双规则包 - 并行扫描加速 — 并行扫描技术大幅提升本地已安装技能/插件的扫描速度
- 符号链接检测 — 发现符号链接立即触发硬阻止，防止攻击
- 多格式支持 — 扫描所有文本文件，自动跳过二进制/图片/字体/编译产物等惰性文件；单条规则可通过
file_types限定特定扩展名（如.py、.js、.ps1），通用规则（密钥泄露、破坏性命令等）对所有文本文件生效 - 平台适配优化 — UTF-16 解码、Windows/多语言环境全面支持
安全评分采用百分制几何衰减扣分机制，从 100 分开始，根据检测到的风险逐项扣分：
- 初始分数：100 分
- 风险扣分：每检测到一个风险，根据其权重和置信度扣减相应分数
- 几何衰减：多个风险叠加时采用衰减公式，避免简单线性扣分导致的评分过低
- 同规则去重：同一规则在同一文件内只扣一次分
- 硬触发保护：触发硬触发规则时，评分上限锁定为 29 分，直接阻止安装
假设检测到以下风险：
| 风险项 | 权重 | 说明 |
|---|---|---|
rm -rf /（硬触发） |
100 | 直接阻止安装，评分封顶 29 分 |
curl | bash |
90 | 按权重扣 90 分 |
eval() |
6 | 按权重扣 6 分 |
os.system() |
6 | 按权重扣 6 分 |
| 硬编码 API Key | 60 | 按权重扣 60 分 |
计算过程：100 - 90 - 6 - 6 - 60 = -62 → 下限为 0 由于存在硬触发规则，评分封顶为 29 分（严重风险），直接阻止安装。
-
90-100 分（✅ 安全）：可放心使用
- 无或仅有极低风险项
- 未检测到硬触发规则
-
70-89 分（
⚠️ 低风险）：轻微风险，建议查看详情- 有少量低风险项
- 可根据需求决定是否使用
-
50-69 分（
⚠️ 中等风险）：有一定风险，谨慎使用- 存在中等风险项
- 建议仔细审查代码后再使用
-
30-49 分（🔴 高风险）：风险较高，不建议安装
- 多个高风险项
- 强烈建议寻找替代方案
-
0-29 分（🚨 严重风险）：严重威胁，禁止安装
- 触发硬触发规则
- 系统直接阻止安装
什么是硬触发规则？
硬触发规则是系统设置的"红线"，一旦触发立即阻止安装，不给用户冒险的机会。这些规则对应的是极度危险的操作，包括：
- 🚨 破坏性操作：
rm -rf /、磁盘擦除、格式化等 - 🚨 远程代码执行：
curl | bash、反弹 Shell、PowerShell 编码命令等 - 🚨 权限提升：sudoers 文件修改
- 🚨 持久化后门：SSH 密钥注入
- 🚨 敏感文件访问：读取 shadow 文件、Windows 凭据库
覆盖最常见的攻击向量。
传统的单行正则匹配无法检测跨多行的组合攻击。Pipeline 引擎采用两层检测架构：
- 污点分析：形式化的 source → transform → sink 数据流模型，追踪 7 种污点类型（敏感数据、用户数据、网络数据、混淆、代码执行、文件写入、网络发送）
- 启发式检测器：6 种专门的跨行模式检测，包括下载执行链、下载→chmod→执行三步链、敏感文件外传、find -exec、环境变量收集、base64 解码执行
三层 Unicode 安全检测，防止通过特殊字符隐藏恶意代码：
- 同形字攻击 — 检测 Cyrillic/Greek/Math 等 ~90 个 Unicode 字符伪装为拉丁字母
- 零宽字符隐写 — 检测 14 种零宽/不可见字符类型（ZWSP、ZWNJ、ZWJ、BOM、Word Joiner、Soft Hyphen、Variation Selectors 等）
- 不可见控制字符 — 检测 C0 控制字符、DEL、C1 控制字符
在多技能安装环境中，检测技能间的协同攻击行为：
- 数据中继检测 — 配对"凭据收集型"与"网络外传型"技能
- 共享恶意域名 — 识别多个技能引用的同一非常见域名
- 互补触发检测 — 分析技能描述词重叠，识别潜在协同攻击对
- 共享混淆模式 — 检测多个技能共用 base64_decode/exec/eval 等混淆技术
纯 Rust 实现的文件 Magic 签名检测（无外部依赖），读取前 512 字节识别 14 种内容类型：
- 可执行文件：PE（Windows .exe）、ELF（Linux）、Mach-O（macOS）
- 文档格式：PDF、Office OLE2、Office OOXML
- 压缩文件：ZIP、gzip、tar
- 脚本文件：Shell、Python、JavaScript
- 标记语言：HTML、SVG
当文件扩展名与实际内容不一致时触发告警（如 .py 文件实际为 PE 可执行文件 → Critical）。
验证 Skill 的声明与实际行为是否一致：
- 能力声明一致性 — 对比 manifest 中
allowed_tools与代码实际使用的 Read/Write/Bash/Grep/Glob/Network 能力 - 描述一致性 — 检测描述为"离线工具"但代码使用网络的误导行为
- 描述质量 — 检测过于泛化、过短、含糊、关键词堆砌的低质量描述
为了减少误报，每个风险都标注了置信度等级：
- 🎯 High（高置信度）：误报可能性低，应重点关注
- 🎯 Medium（中等置信度）：有一定误报可能，建议人工审查
- 🎯 Low（低置信度）：误报可能性较高，仅供参考
评分调整：低置信度风险在评分时权重较低（High ×1.0、Medium ×0.65、Low ×0.35），避免误报导致评分过低。
| 类别 | 检测内容 | 示例 |
|---|---|---|
| 破坏性操作 | 删除系统文件、磁盘擦除 | rm -rf /、mkfs |
| 远程代码执行 | 管道执行、反序列化攻击 | curl | bash、pickle.loads |
| 命令注入 | 动态命令拼接 | eval()、os.system() |
| 网络外传 | 数据外传到远程服务器 | curl -d @file |
| 权限提升 | 提权操作 | sudo、chmod 777 |
| 持久化 | 后门植入 | crontab、SSH 密钥注入 |
| 敏感信息泄露 | 硬编码密钥、Token | AWS Key、GitHub Token |
| 敏感文件访问 | 访问系统敏感文件 | ~/.ssh/、/etc/passwd |
安全扫描规则分为两个规则包，职责明确：
覆盖通用安全检测能力，包括破坏性命令、远程代码执行、代码执行 API、凭据/敏感文件、Prompt Injection 等。规则经过产品化调优，误报边界明确，作为默认安全能力长期维护。
与 Cisco AI Defense skill_scanner 关键检测能力对齐的补充规则，保持少而准。经过充分产品化调优的规则可迁移到 core。
新增规则时须明确：
- 规则放置：通用安全基线放
core_rules.yaml，Cisco 对齐放cisco_parity_signatures.yaml - hard_trigger：只有明确危险、安装时不能放行的规则才设为
true - file_types：仅匹配特定文件类型时使用
- exclude_patterns：高噪声规则必须补充排除模式
- fixture：新增规则须提供正例，调整现有规则须补充负例
扫描器对位于文档路径（docs/、examples/、test/、references/ 等）中的文件实行降级处理：
- skip_in_docs：策略中配置的规则在文档路径中直接跳过（如
CURL_POST、PY_EVAL） - 非 hard_trigger 规则：在文档路径中自动降低严重度和权重
- PROMPT_INJECTION_ 规则：即使是 hard_trigger，在文档路径中也会降级（但不跳过）
- 真实高危规则：hard_trigger 规则（密钥泄露、破坏性命令等）在文档路径中不降级，保持阻断
SKILL.md 特殊处理：SKILL.md 作为 skill 主文件，不受文档路径降级影响，始终按完整规则执行扫描。
安全扫描基于预设规则，旨在帮助识别潜在风险，但不能保证 100% 准确，可能存在误报或漏报。建议在安装前仔细阅读技能源代码，对来自不可信来源的技能格外谨慎。使用本程序所带来的所有后果由用户自行承担。
- 📦 GitHub Releases - 获取最新版本
有问题或建议？欢迎通过以下方式联系：
- 💬 GitHub Issues - 报告问题或提出功能建议
- 🐦 X/Twitter - 关注项目动态
- 💬 Agent Skills 安全交流群
如果你是开发者，想自行编译或贡献代码：
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/bruc3van/agent-skills-guard.git
cd agent-skills-guard
# 2. 安装依赖（需要 pnpm）
pnpm install
# 3. 开发模式运行
pnpm dev
# 4. 构建生产版本
pnpm build技术栈：React 18 + TypeScript + Tauri 2 + Tailwind CSS
- Cisco AI Defense - Skill Scanner — 静态代码扫描规则设计的参考与借鉴
- security-test-hskills — 引用了其中的安全测试用 Skills 作为扫描测试用例
MIT License - 自由使用，自由分享