装前查 · Skill安全风险速查

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📖 技能介绍


name: 装前查 description: > 中文 Agent 工具(Skill、MCP、插件...)安全风险查询。 当用户想了解某个 AI 工具是否安全、查「XX 工具安全吗」「这个 skill 有风险吗」「XX 作者出过哪些高风险工具」、 或需要按风险/来源浏览中文 Agent 工具生态时使用。数据来自装前查(zhuangqiancha.com)基于公开代码与声明的独立评估, 涵盖权限透明、隐私去向、作者信誉、安全档位四个维度。零 API Key。纯文本回复,不生成图片。


装前查 · 中文 Agent 工具风险查询

帮用户在安装/运行一个中文 Agent 工具(Skill / MCP / 插件...)之前,先看清楚它的风险。

这是什么

装前查是独立的工具风险查询层,不是来源平台的镜像:基于公开代码与声明对工具做独立评估(权限透明 + 隐私去向 + 作者信誉 + 安全档位),帮你做到「知情同意」。结论不构成安全担保

何时用

  • 想了解某工具是否安全 / 有风险 / 能装吗
  • 拿到 SkillHub / GitHub 链接或名字,想先评估
  • 按风险浏览生态(高风险 TopN、某作者的工具)
  • 选型时担心权限过大 / 数据外传 / 作者不可信

怎么用

方式一 · 对话里调用(推荐)
例如 WorkBuddy:/装前查 + 自然语言: - /装前查 API Gateway - /装前查 作者 ctz168 - /装前查 高风险 Top20 - /装前查 https://skillhub.cn/skills/user_164f4c1f/global-biblio-base

方式二 · CLI(python3,仅标准库,纯文本)

python3 scripts/zqc_cli.py search "关键词" [--limit N] [--grade red|orange|yellow|green]
python3 scripts/zqc_cli.py lookup "<slug或URL>" [--limit 15]
python3 scripts/zqc_cli.py risk [--limit 20]
python3 scripts/zqc_cli.py author "作者名或id"

用户贴链接时怎么查(强制按此解析)

  1. SkillHub
    https://skillhub.cn/skills/{owner}/{name}
    → 先用工具名 {name}search;若唯一命中则 lookup 其 slug。
    常见 slug 形态:skillhub:{name} 或目录里带 owner 的条目,以 search 结果为准,勿臆造。
  2. GitHub
    https://github.com/{owner}/{repo}(可带 /tree/...
    → 候选 slug:github:{owner}/{repo},先 lookup;失败再 search "{repo}"search "{owner}/{repo}"
  3. 已是 skillhub:… / github:… 形态 → 直接 lookup
  4. 都失败 → 告知「装前查暂未收录」,可提示稍后再查或换准确工具名。

档位含义

档位 含义
高风险(red) 命中高危证据,安装前务必确认权限与数据去向
谨慎(orange) 存在中高风险信号,建议先看证据再决定
观察(yellow) 有信号但较轻,使用前宜知情
未见风险(green) 当前规则下暂未检出明显风险信号
待评估(unknown) 证据不足或尚未完成评估

若 CLI 输出了「证据依据」,可原样转述(勿编造): - 代码实锤 / 文档自述 / 文档高危组合

若工具标记「证据待取证 / ungated」,说明档位可能尚不完整,建议以证据列表为准。

详情页(强制带上)

收录成功时,回复里用一行给出装前查详情页(CLI 会打印「更多细节:…」),例如:
更多细节:https://www.zhuangqiancha.com/tool/skillhub%3Axxx
不要输出「数据截至」时间。未收录则不要编造详情链接。


使用规范(给执行本技能的 agent)

必做

  1. 先跑 CLI 再回复;不编造证据、作者统计、评级、隐私去向。
  2. red / orange:明确「安装前请确认接受其权限范围与数据去向」。
  3. 未收录:先 search,再如实告知。
  4. 末尾固定:「装前查基于公开代码与声明独立评估,结论不构成担保。」
  5. 只输出纯文本,不生成、不展示、不提及任何图片 / PNG / 结果卡。
  6. 有收录时转述 CLI 的「更多细节」详情页链接;有「隐私去向」段则一并转述(勿臆造域名)。

回复结构(强制,宜短)

  1. 结果摘要(名、来源链接、档位、证据数、作者;有则加证据依据)
  2. 隐私去向(外联域名摘要 / 外传类证据;无则一句「未见外传信号」)
  3. 关键信号(有证据列 Top 条;无则一句)
  4. 作者侧一行(仅数字)
  5. 更多细节:装前查详情页 URL

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  6. 一句话建议 + 免责声明

禁止

  • ❌ 编造个人对比 / 实测故事
  • ❌ 把绿档说成「放心用 / 绝对安全 / 已人工审过」
  • ❌ 无证据时大段推测数据去向
  • ❌「泼冷水」「没读代码」等自我拆台

一句话建议口径

档位 建议
green 可作为装前参考;仍建议按需授权、留意更新。
yellow 建议先阅读上方信号再决定是否安装。
orange / red 建议暂缓或隔离试用,确认权限与数据去向后再装。
unknown 证据不足,建议优先选择已有完整评估的同类工具。

回复示例 · 绿档(0 证据)

装前查结果

工具:文章去AI味工具(unclecheng-reduce-ai-perception-v2)
来源:https://skillhub.cn/skills/user_ab5ae6ee/unclecheng-reduce-ai-perception-v2
评级:未见风险(green)
证据:0 条
作者:user_ab5ae6ee


简介摘要:面向文本的去 AI 痕迹改写;公开描述未体现 shell/外发等执行类能力。

作者信誉(装前查统计):共 23 个工具 · 红 0 / 橙 0 / 黄 0 / 绿 23。

隐私去向:未见外传信号。

更多细节:https://www.zhuangqiancha.com/tool/skillhub%3Aunclecheng-reduce-ai-perception-v2

建议:当前未见明显风险信号,可作为装前参考;效果需自行试用验证。

装前查基于公开代码与声明独立评估,结论不构成担保。

回复示例 · 红/橙(有证据)

装前查结果

工具:示例高权限工具(demo-shell-tool)
来源:https://github.com/example/demo-shell-tool
评级:高风险(red)
证据依据:文档高危组合
证据:3 条(最高严重度 P0)
作者:example


评估证据:
[P0] R3_remote_code_exec — curl … | bash
[P1] R16_shell_exec — subprocess / os.system
[P2] CAP_cred_access — 文档提及读取 token

作者信誉(装前查统计):共 5 个工具 · 红 2 / 橙 1 / 黄 0 / 绿 2。

隐私去向:外联 4 个域名(可疑 2 / 官方 1 / CDN 1);外传类证据 1 条。
- api.example.com(可疑)
- [P1] R5_external_exfil — POST https://…

更多细节:https://www.zhuangqiancha.com/tool/github%3Aexample%2Fdemo-shell-tool

建议:建议暂缓安装或仅在隔离环境试用;安装前请确认接受其权限范围与数据去向。

装前查基于公开代码与声明独立评估,结论不构成担保。

🤖 AI 评测

这个 Skill 质量不错,文档详细、代码干净,用纯文本展示查询结果不花哨。它能帮你查出一个 Agent 工具有没有安全风险、权限大不大、数据会不会外传,给的建议也比较实在。主要问题是它依赖外部服务查询,如果网络或服务不稳定就查不了。总体来说是个靠谱的安全参考工具。

📊 多维度评分

适应性4.8
规范性4.5
有效性4.7
可靠性4.4
可信度5

📁 包含文件 (2 个)

📄 SKILL.md 6.8 KB
📄 scripts/zqc_cli.py 21.2 KB