SkillSpector
Sicherheits-Scanner für KI-Agenten-Skills zur Erkennung von Schwachstellen und bösartigen Mustern.
Erkennen Sie Prompt-Injection, Datenexfiltration und Lieferkettenrisiken in Claude Code-, Codex- und MCP-Skills.
SkillSpector ist ein Sicherheits-Scanner zur Überprüfung von KI-Agenten-Skills vor deren Installation. Er richtet sich an Entwickler und Sicherheitsexperten, die KI-Assistenten nutzen und implizite Vertrauensrisiken bei Tools von Drittanbietern bewerten müssen.
Was es ist
Das Tool führt eine zweistufige Analyse durch, die schnelle statische Prüfungen mit einer optionalen semantischen LLM-Auswertung über 71 Schwachstellenmuster hinweg kombiniert. Es integriert Live-Schwachstellenabfragen von OSV.dev und unterstützt verschiedene Ausgabeformate wie SARIF und JSON für CI/CD-Pipelines.
Für wen
Es eignet sich für Sicherheitsingenieure und Entwickler, die Agenten-Frameworks wie Claude Code oder Model Context Protocol integrieren und einen Schutz der Lieferkette benötigen. Es ist nicht geeignet für Teams ohne CLI-Kenntnisse oder solche, die keine LLM-Anbieter-Zugangsdaten für die semantische Analyse konfigurieren möchten.
Wichtige Funktionen
Scans von Eingaben in mehreren Formaten
Scannen Sie Git-Repositories, URLs, Zip-Dateien, lokale Verzeichnisse oder einzelne Dateien direkt.
71 Schwachstellenmuster
Erkennen Sie Prompt-Injection, Datenexfiltration, Taint-Tracking und MCP-Tool-Poisoning.
Zweistufige Analyse-Engine
Kombinieren Sie schnelle statische Analysen mit einer optionalen semantischen LLM-Auswertung für eine tiefgehende Inspektion.
Unterdrückung bekannter Fehlalarme (Baseline)
Unterdrücken Sie bekannte Funde über Glob-Regeln oder Fingerabdrücke, damit erneute Scans nur neue Probleme hervorheben.
Startklar in 3 Schritten
Unser ehrliches Fazit
Stärken
- Scankt Agenten-Skills über mehrere Formate hinweg, einschließlich Git-Repos, URLs und Zip-Dateien.
- Führt Live-Schwachstellenabfragen gegen OSV.dev für Echtzeit-CVE-Daten durch.
- Unterstützt mehrere Ausgabeformate einschließlich Terminal-, JSON-, Markdown- und SARIF-Berichten.
- Bietet einen Baseline-Mechanismus zur Unterdrückung bekannter Fehlalarme bei erneuten Scans.
Schwächen
- Erfordert Python 3.12+ und die Verwaltung über die Befehlszeile für Installation und Ausführung.
- Die tiefgehende semantische Analyse erfordert aktive API-Schlüssel und kostenpflichtigen Zugriff auf unterstützte LLM-Anbieter.
- Die Container-Nutzung erfordert Vertrautheit mit Docker-Image-Builds und lokalem Volume-Mounting.
Preise & Lizenz
Kostenlos unter der Apache-2.0-Lizenz, wobei die einzigen laufenden Kosten von Ihrer eigenen Hardware oder den API-Nutzungsgebühren abhängen, falls Sie kostenpflichtige LLM-Anbieter für die semantische Analyse aktivieren.
Stellen für Deutschsprachige
879 offene Remote-Stellen im KI-Training, aktualisiert am 15. November 2026; die meisten zahlen $20–$175 pro Stunde. 12 davon suchen Deutschsprachige. Zekai listet sie kostenlos; die Bewerbung läuft über die Plattform des Arbeitgebers.
Alternativen
Diese bewerteten KI-Tools erledigen die Aufgabe sofort — aus unserem bewerteten Verzeichnis.
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FAQ
Welche KI-Agenten-Frameworks unterstützt SkillSpector?
Es scannt Skills, die für Systeme wie Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI und Model Context Protocol (MCP) entwickelt wurden.
Kann ich SkillSpector ohne aktive Internetverbindung ausführen?
Ja, Live-Schwachstellenabfragen verfügen über ein automatisches Offline-Fallback, wenn OSV.dev nicht erreichbar ist.
Wie ignoriere ich bekannte Funde während eines Scans?
Sie können eine Baseline-Datei mit `skillspector baseline` generieren und diese während des Scans mit dem Flag `--baseline` referenzieren.
