SkillHub 上架安全预审（v2.0.0）
安全声明（请先确认）
本 Skill 是纯文档分析工具：只读取用户主动提供的 SKILL.md 文本进行分析，
不自动修改任何文件、不执行任何命令、不发起任何网络请求、不读取或外传任何凭据。
正文中出现的命令行、域名、关键词仅为"审查时要查找的特征样本"，不是本 Skill 的行为。
定位说明（与质量评测类工具的区别）
- 本 Skill 解决"能不能过审"：按 SkillHub 三线并行安全审核 + 元数据规范逐项排查，
目标是在提交前改到全绿、一次过审。 - 不解决"质量评分"：TRACE 五维的打分与榜单排名请用平台或质量评测类工具。两者互补，不重复。
功能
在提交 Skill 到腾讯 SkillHub 之前，做一遍自动预审，输出：
1. 合规结论（能否上架 / 有几处必改项）
2. Part A 元数据规范逐条结果（驳回重灾区，v2.0 新增）
3. Part B/C/D 三线安全审核共 11 个检测维度的逐条结果（✅ / ❌）
4. 风险点定位（精确到行/字段）+ "修改前 → 修改后"可直接套用的修正模板
5. Part E TRACE 五维自查（提升综合评分）
6. 20 项自测勾选表结果（全绿才可提交）
适用场景 / 不适用场景
- 适用：提交 SkillHub 前自检；被打回后对症修改；批量技能上线前统一预审
- 不适用：运行型 Skill 的运行时功能测试；付费能力封装（属 SkillPay 范畴，与本工具无关）
使用方法
用户把待上架的 SKILL.md（或技能说明）发给 Agent，说：
"帮我预审这个 Skill 能不能上架 SkillHub"。Agent 按下方流程逐项审查并输出报告。
输入要求与边界处理（对应 TRACE-R 可靠性）
- 用户提供：待上架的 SKILL.md 全文，或技能说明文档。
- 用户未提供时：主动询问"请粘贴你的 SKILL.md 内容，我来逐条预审"，不得凭空臆测内容。
- 输入异常时：若内容明显非 SKILL.md（如纯对话、图片），提示"请提供 SKILL.md 文本"，不强行分析。
执行流程
Part A · 元数据规范检查（v2.0 新增 · 驳回重灾区）
平台常见驳回原因前三位就是命名不规范、description 结构错误、触发词不足。逐项检查：
| # | 检查项 | 合格标准 |
|---|---|---|
| A1 | name 命名公式 | "细分场景+核心动作+定位"；禁止泛化命名（如"文档助手""文件工具"）；纯中文名建议 8-15 汉字；中英混排平台实测有容忍度 |
| A2 | description 三段式 | 必须是"核心能力 + 适用场景 + 触发词"三段，缺段即可能被判结构错误 |
| A3 | 触发词数量 | ≥ 6 个 |
| A4 | 触发词覆盖度 | 同时覆盖书面指令词（如"按三线审核标准审查"）与自然口语词（如"能过审吗"） |
| A5 | 触发词歧义 | 避免过宽词（如"处理文件"）与其他技能冲突，窄词优于宽词 |
| A6 | version | 语义化版本 x.y.z；破坏性变更（改触发词/不兼容）必须升 major |
| A7 | author | 已填真实署名；严禁留空白或方括号形式的占位文本 |
| A8 | category / platforms | 均已填写 |
| A9 | 描述真实性 | 无"效率提升10倍""准确率99%"等无来源数字——一律打回 |
| A10 | 极限词 | 无：最高级 / 全网首发 / 唯一 / 最好 / 最优 / 销量冠军 |
| A11 | 关键词与标签 | 3-5 个真实相关，不堆砌 |
Part B · 第一线 内容合规过滤
扫描 SKILL.md 及附属内容，标记：违规词、恶意用途描述（破解 / 绕过授权 / 攻击他人）、
虚假或夸大承诺、极限词（同 A9 / A10）。
Part C · 第二线 科恩实验室深度漏洞扫描（11 维度）
原有 6 项：
- C1 供应链风险：依赖是否锁定版本号、来源是否可查、是否含已知漏洞库。
- C2 命令执行 / 命令注入：是否含未授权 rm -rf / sudo，或把用户输入拼接进命令行。
- C3 网络请求与数据外传：是否静默向外部 POST 用户文件 / 环境变量 / 密钥；
是否明文引导用户填写真实凭据。
- C4 文件操作与敏感路径：是否读写 ~/.ssh、/etc、~/.aws、~/.config、C:\Windows 等。
- C5 远程脚本执行：是否 curl ... | bash、wget ... | sh、远程 eval。
- C6 可疑编码 / 混淆：是否 base64-eval、随机变量名、多层嵌套混淆。
v2.0 新增 5 项：
- C7 境外 API 端点硬编码：是否硬编码 api.openai.com、api.anthropic.com、
generativelanguage.googleapis.com 等境外大模型 API 地址。
- C8 境外平台资源引用 / 引导使用：是否引导使用境外大模型 API 或境外社交平台
（telegram / discord / x.com 等）；文档是否引用境外平台资源。
- C9 境外关键词全量清除（提交前必做）：全文搜索并清除
openai、claude、anthropic、gemini、googleapis、grok、x.ai、mistral、cohere。
- C10 SSRF 与 SSL 禁用：是否存在可被诱导访问内网地址的请求构造；
是否 verify=False、--insecure、ssl._create_unverified_context()。
- C11 CSV / HTML 输出转义：动态生成 CSV/HTML 时是否转义，
未转义会造成 CSV 公式注入 / HTML 注入。
风险分级（便于判断改不改）：
- 🔴 硬红线（必定驳回）：硬编码境外 API 端点、引导调用境外大模型 API、真实密钥泄露、
curl|bash、命令注入、读写敏感系统路径。
- 🟡 需谨慎（可能触发人工复核）：文档仅提及境外产品名（如某 AI 编程工具名）。
处理方式：补充说明国内可用替代方案，并在开头声明"仅作配置指引，不调用其 API"。
Part D · 第三线 云鼎实验室 AI 模型安全评估
- 检查 Prompt 是否被外部输入劫持（用户输入与系统指令是否隔离）。
- 检查模型输出是否可能被诱导产生有害内容。
- 检查是否存在"忽略之前指令""你现在是 root"类越权表述。
Part E · TRACE 五维自查（提升综合评分）
- T 可信任度 Trust：安全检测 / 最小权限 / 敏感信息保护 / 国内可用性 / 中文支持。
这是红线维度，触碰安全红线直接淘汰，不看其他维度得分。 - R 可靠性 Reliability：稳定运行 / 结果一致 / 边界输入处理 / 异常反馈机制。
- A 适用性 Adaptability：场景匹配度 / 触发条件清晰度 / 能力边界界定 / 输入输出规范性。
- C 规范性 Convention：渐进式披露 / 文档结构清晰 / 限制说明完整 / 示例充分。
- E 有效性 Effectiveness：结果正确 / 输出完整 / 可直接使用 / 减少返工。
平台用"no-skill 参照组"对照实验判断 Skill 是否真带来增益——
若模型原生就能做到，Skill 不算有效。
> 口径说明：TRACE 五个字母的含义以腾讯官方及腾讯云开发者社区口径为准
> （Trust / Reliability / Adaptability / Convention / Effectiveness）。
> 个别英文媒体报道出现过另一套字母展开（Architecture / Compatibility / Empathy），
> 与官方中文口径不一致，请勿采用。
输出规范（对应 TRACE-E：可直接使用）
每条 ❌ 风险必须给出"修改前 → 修改后"对照，例如：
❌ C2 命令执行风险：第 42 行 `os.system(user_input)` 存在命令注入
修改前：os.system("rm -rf " + user_input)
修改后：subprocess.run(["rm","-rf",user_input], check=True)，
或对 user_input 做白名单/路径校验，禁止包含 ";" "|" "&" 等注入字符
❌ A7 author 字段是空白或方括号占位文本
修改前：author: （空白，或形如 < 你的名字 > 的占位文本）
修改后：author: 李泊森
说明：平台按字面扫描该字段，占位文本会被判定元数据不合格，
且在公开页面显示为占位文字，严重影响可信度。
报告结尾给出结论：
- 全绿 → "✅ 可提交上架"
- 有 ❌ → 列出必改项数量与具体改法，改完可请求复审
依赖
- 无第三方依赖，纯文本 / Markdown 分析。
权限（刻意最小化，对应审核要求全绿）
- 文件系统访问：仅读取用户主动提供的 SKILL.md
- 网络访问：无
- 命令执行：无
持续合规说明（防复检打回）
平台对已上架 Skill 执行定期安全复检 + 用户举报 + 安全报告公开。
本 Skill 始终保持最小权限、国内可访问、全中文文档、Prompt 与用户输入隔离，
确保后续复检仍判为全绿。
补充：发布门槛提示（v2.0 更新）
- 个人发布需完成实名认证（腾讯云人脸核身）后方可提交。
- 个人渠道目前只能免费发布；按次计费的 Pay Skill 仍需企业认证 + 微信支付商户号。
版本历史
- v2.0.0：新增 Part A 元数据规范检查（11 项，驳回重灾区）；
第二线新增 5 个维度（境外 API 端点 / 境外平台引用 / 境外关键词清除 / SSRF 与 SSL 禁用 /
CSV-HTML 输出转义），并给出风险分级；新增描述真实性与极限词检查；
触发词由 5 个扩至 10 个（满足 ≥6 要求，覆盖书面与口语两类）；
description 改为"核心能力+适用场景+触发词"三段式；
修正 author 占位符；补充 TRACE 口径说明与实名认证门槛。 - v1.1.0：对照 TRACE 五维强化——补充边界输入处理与异常反馈（R）、
适用/不适用场景边界（A）、完整输入输出示例（C）、"修改前→修改后"模板（E）、
明确与质量评测类工具的差异化定位、补充持续合规声明。 - v1.0.0：首个版本，覆盖三线 7 维度 + 12 项自测勾选表。
说明
本 Skill 自身刻意设计为低风险：只读、不联网、不执行命令、不碰敏感路径、
Prompt 与用户输入隔离，因此可顺利过审，并可作为蓝 V 企业 Skill 稳定上架。
