AI Agent安全审计工具。扫描Skill/Agent代码中的敏感信息泄露、API密钥暴露、注入风险、权限问题、数据安全漏洞，AI智能分析给出修复建议。适用于开发者发布前安全自检、代码安全review。
编程
技能安全扫描(免费版)
试用|- AI技能安全检查工具，通过Scanner API对技能进行安全评级和风险报告。评估维度 包括恶意指令、数据泄露、权限滥用、供应链风险等。返回信任评分（0-10）、 风险评分（0-10）和置信度百分比。兼容WebFetch和curl两种调用方式。适用于 独立开发者、企业团队和自发化工作流场景。不适用于非AI技能的安全扫描.
它能做什么
|- AI技能安全检查工具，通过Scanner API对技能进行安全评级和风险报告。评估维度 包括恶意指令、数据泄露、权限滥用、供应链风险等。返回信任评分（0-10）、 风险评分（0-10）和置信度百分比。兼容WebFetch和curl两种调用方式。适用于 独立开发者、企业团队和自发化工作流场景。不适用于非AI技能的安全扫描.
技能文档
技能安全扫描(免费版)
通过Scanner API对AI技能进行安全评级和风险报告.
输入格式
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| input | string | 是 | 技能安全扫描(免费版)处理的输入数据或指令 |
| options | object | 否 | 附加配置选项,如模式选择、格式偏好等 |
| callback_url | string | 否 | 异步处理完成后的回调通知URL |
核心能力
1. 技能安全检查
对指定技能进行安全扫描，评估潜在风险。通过 https://scanner.pyxmate.com/api/v1/check/ 端点调用，需要提供技能所有者和名称。- 验证返回数据的完整性和格式正确性
- 参考
技能安全检查的配置文档进行参数调优
2. 信任评分
返回 trust_score（0-10），分数越高表示技能越可信。10分为最高信任，0分为最低信任.
3. 风险评分
返回 risk_score（0-10），分数越高表示风险越大。0分为无风险，10分为极高风险.
4. 置信度评估
返回 confidence 百分比（0-100%），表示评估结果的可信程度。100%为最高置信度.
输出格式
完成响应以Markdown格式返回,包含任务状态(成功/失败)、解析摘要和具体输出数据。失败时返回错误码和错误信息,便于定位问题。- 验证返回数据的完整性和格式正确性
- 参考
输出格式的配置文档进行参数调优
快速开始
- 确认运行环境满足依赖说明中的要求
- 在AI Agent对话中调用本技能,提供必要的输入参数
- 检查输出结果,根据需要进行后续处理
详细的输入输出格式请参考下方章节说明。
适用场景
| 场景 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 单技能安全扫描 | owner/name | 信任评分+风险评分+风险报告 |
| 批量安全扫描 | 多个owner/name | 汇总扫描结果 |
使用流程
- 确认技能信息:owner(所有者)和name(名称),格式为
owner/name - 调用Scanner API:WebFetch或curl方式
- 解析结果:根据
trust_score、risk_score和confidence生成评估报告
示例
示例:扫描单个技能
curl -s "https://scanner.pyxmate.com/api/v1/check/acme-corp/data-processor"
输出：
{
"owner": "acme-corp",
"name": "data-processor",
"trust_score": 8.5,
"risk_score": 2.0,
"confidence": 92,
"issues": [
{
"severity": "low",
"type": "data_access",
"description": "技能请求文件系统读取权限，但范围有限"
}
],
"scanned_at": "2026-07-21T10:30:00Z"
}
错误处理
| 错误场景 | 原因 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 技能不存在 | owner/name拼写错误或未注册 | 确认技能名称格式为 owner/name，检查拼写 |
| 速率限制 | 短时间内请求过多 | 等待60秒后检查网络连接和配置后重试，批量扫描时增加间隔 |
| 服务器错误 | Scanner服务端异常 | 等待5分钟后检查网络连接和配置后重试，或联系服务管理员 |
| 网络连接失败 | 网络不可达或DNS解析失败 | 检查网络连接和配置后重试，尝试更换DNS |
常见问题
Q1: trust_score和risk_score的关系是什么？
A: trust_score（0-10）表示技能可信度，越高越好。risk_score（0-10）表示风险等级，越低越好。两者不一定互补——一个技能可能信任度高但仍有已知风险。建议综合参考两者和 confidence 值.
Q2: confidence低于多少不可信？
A: confidence 低于50%时结果仅供参考，建议手动审查。低于30%时几乎不可信，可能是技能信息不足或分析样本有限导致.
Q3: 支持哪些类型的技能扫描？
A: 支持已注册到Scanner平台的AI技能。技能需要以 owner/name 格式提供。未注册的技能返回404.
已知限制
- 仅支持已注册到Scanner平台的AI技能
- 技能名称格式必须为
owner/name - 有API速率限制，429时需等待60秒重试
依赖说明
运行环境
- Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
- 操作系统: Windows / macOS / Linux
依赖项
| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|---|---|---|---|
| LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 |
API Key 配置
需要配置对应API Key，详见上文环境配置章节
可用性分类
- 分类: MD+EXEC（）
API Key配置方式:
export API_KEY=${API_KEY:?请设置环境变量}
配置后需重启会话或开启新终端生效。API Key应妥善保管,避免泄露到版本控制系统.
升级提示
本免费版提供基础功能。升级到完整版 pyx-scan 获取全部能力和高级特性.
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