NVIDIA/SkillSpector

できること

• Git リポジトリ、URL、zip、ディレクトリ、単一ファイルを対象にスキャン
• 17 カテゴリ・71 のパターンで検出（prompt injection、データ流出、権限昇格、MCP tool poisoning など）
• 静的解析に加え、LLM による意味解析を任意で併用（--no-llm で無効化）
• 依存の脆弱性を OSV.dev に問い合わせ（オフライン時は代替動作）
• ターミナル、JSON、Markdown、SARIF で出力
• 既知の誤検知を baseline ファイルで抑制し、再スキャンで新しい問題だけを表示

使い方

uv tool install git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git で入れ、skillspector scan ./my-skill/。LLM を使わないなら --no-llm。Docker でも docker run --rm -v "$PWD:/scan" skillspector scan ./my-skill/ --no-llm で動く。

活用できそうな場面

• 他人の skill を Claude Code に入れる前の確認に使えそう
• CI に組み込み、SARIF 出力で skill リポジトリを検査できそう

向いている人

サードパーティの agent skill や MCP サーバーを導入する人、その審査をする人

技術

Python 3.12 以上（3.15 未満）。pyproject.toml と Dockerfile あり。MCP 利用時は extra が要る。Apache-2.0。

注意点

pyproject.toml の classifier は Development Status 3 - Alpha。LLM 解析を使う場合は外部 LLM の認証情報が要る。検出は静的パターン中心で、見つからなかったことは安全の証明にならないと思われる。README の統計（26.1% に脆弱性など）は研究データセットの値で、材料からは検証できない。