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asm（agent-skill-manager）是面向 AI coding agent 的通用技能管理器，而asm audit security正是它内置的技能安全扫描命令：在安装任何第三方 AI Agent 技能之前，先在本地把技能代码完整扫一遍，识别提示词注入、凭证泄露、动态代码执行等供应链安全风险。本文带你用 3 条命令，把这条安全防线真正用起来。

为什么 AI Agent 技能需要"安装前安检" 🛡️

一个 skill 本质上是 Markdown 指令 + 可执行脚本的组合，会被你的 AI Agent 直接调用。第三方技能等于不受信任的代码——一旦装进~/.claude/skills或.agents/目录，它就可能：

• 提示词注入（Prompt Injection）：技能中埋入"忽略之前的指令"等诱导文本，让 Agent 突破护栏执行意外操作；
• 凭证窃取（Credential Theft）：技能把 token、API Key、环境变量悄悄发送到不可信的网络端点。

asm audit security就是针对这两类风险设计的安装前安检：它报告风险，但不替你拍板——最终装不装，由你根据报告决定。

它到底会检查什么：8 类危险信号 🔍

扫描引擎会对技能目录下的代码逐行匹配规则（文档类文件如 README.md、LICENSE 自动排除，减少误报），全部规则定义在 src/security-auditor-scan.ts：

每条命中都会带严重级别（critical / warning / info）、文件和行号，报告按风险从高到低排序，方便快速定位。

3 种用法：远程技能、已安装技能、全量体检

命令入口在 src/commands/audit.ts，按目标类型自动分流。

用法一：安装前扫远程技能（最常用）⚡

asm audit security github:you/awesome-skill

asm 会把远程仓库浅克隆到临时目录完成扫描，结束后自动清理，不会在你机器上留下任何文件。也支持 GitHub 仓库 URL，以及指向子目录的链接（如…/tree/main/skills/agent-config）。

另外，asm get拉取远程技能时会自动执行同一套安装前安全扫描，结论写入 stderr 和--json输出的security字段——同样是"报告而非拦截"。

用法二：体检某个已安装技能

asm audit security code-review

不确定装过哪些技能时，先用asm list查看清单（含版本、所属 Agent、作用域），再挑出名字做扫描：

用法三：一键全量体检

asm audit security --all

对所有已安装技能逐个扫描（按真实路径去重），最后输出 safe / caution / warning / dangerous 的数量汇总，是定期"技能安全体检"的好帮手。加--json或--machine还能把结果交给脚本或 CI 消费。

如何读懂 4 级结论：safe → dangerous 📊

每条审计结论由 src/security-auditor.ts 中的判定逻辑计算，分为四级：

对于远程技能，asm 还会额外分析来源可信度（analyzeSource）：拉取作者资料，查看是否为组织账号、公开仓库数量、账号年龄——公开仓库不足 3 个的新账号，结论会自动降一档。

下图是一次真实的扫描输出：技能oss-ready因命中 2 条外部 URL 被判为 CAUTION，结论、权限、证据一目了然：

把安全扫描固化进安装工作流 🔄

最推荐的做法，是把扫描放在安装动作的前一步（官方技能详情页的 Quick Start 也是这么设计的）：

1. asm audit security github:you/skill—— 先看报告；
2. asm install github:you/skill—— 报告无虞再装。

如果你是技能作者，官方推荐的发布流程同样是"先自审再上架"：README.md 中的 Typical workflow 建议asm init→ 开发测试 →asm audit security→asm eval质量评估 → 再 push 与asm publish。

真实案例：284 个技能的大规模审计 🔬

docs/security/skill-audit-269.md 记录了一次完整的大规模审计实践：对 718 条安装记录（去重后 284 个唯一技能）运行asm audit security --all --json，自动扫描的结论分布为：

• safe 121 个、caution 83 个、warning 60 个、dangerous 20 个

随后作者对 20 个 dangerous 技能逐一人工复核——全部是合法的开发者工具（构建、部署、浏览类），被标记仅因"Shell + 网络"这一组合启发式。按严格风险模型（真实密钥字符串、混淆载荷、提示词注入文本）过滤后：0 例提示词注入、0 例凭证窃取。

这个案例给出的启示很清晰：自动扫描负责把风险点挑出来，人负责做最终判断。它是供应链安全的安全网，而不是替代人工审核的万能药。

小结

把"先扫一遍"变成肌肉记忆，你的 AI Agent 技能供应链就守住了第一道、也是最便宜的一道防线 ✅