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Agent Skill · 研究检索

code-audit(代码审计)

用于辅助安全审计、权限检查、凭据风险、认证流程和常见漏洞排查。它适合让 Agent 梳理敏感配置、检查依赖风险、分析鉴权逻辑或生成安全复核清单。使用时不能把工具输出直接当最终结论,涉及密钥、令牌、用户数据或生产系统时,应先确认最小权限、脱敏方式和操作边界。

code-audit 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 70,176。

总安装 212周安装 9GitHub Stars 18下载 74核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:code-audit(代码审计)
来源仓库:https://github.com/arjenschwarz/agentic-coding
仓库路径:skills/code-audit
安装命令:
npx skills add https://github.com/arjenschwarz/agentic-coding --skill code-audit
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/arjenschwarz/agentic-coding --skill code-audit

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

Code Audit 并行执行代码简化与安全审查,输出综合评估报告。适合发现冗余抽象、权限漏洞和依赖风险问题。使用 subagents 分工处理不同维度的质量问题。不替代专业渗透测试,仅提供常见模式提醒。code-audit 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

涉及密钥时应提示用户手动验证而非自动处理。

来源仓库内路径:skills/code-audit

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/arjenschwarz/agentic-coding --skill code-audit;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

code-audit 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/arjenschwarz/agentic-coding --skill code-audit。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

code-audit 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

code-audit 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

code-audit 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

code-audit 用的人多吗?

公开数据是累计安装 212 次,近一周安装 9 次,下载 74 次,GitHub 18 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

code-audit 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
code-audit

代码审计 · 本页

21218调用外部服务未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Code Audit

Parallel codebase quality review that orchestrates the code-simplifier and design-critic skills via subagents, then consolidates and presents findings.

Workflow

Phase 1: Parallel Analysis

Launch two general-purpose subagents in parallel using the Task tool:

Subagent A — Code Simplifier

Prompt the subagent to use the code-simplifier skill (via the Skill tool) against the current working directory. Instruct it to:

  • Scan source files for complexity hotspots, unnecessary abstractions, and simplification opportunities
  • Return a structured list of findings, each with: file path, line range, issue summary, suggested fix, and severity (high/medium/low)

Subagent B — Design Critic

Prompt the subagent to use the design-critic skill (via the Skill tool) against the current working directory. Instruct it to:

  • Review architecture, module boundaries, data flow, and design decisions visible in the code
  • Return a structured list of findings, each with: scope (file/module/system), issue summary, questions to resolve, and severity (high/medium/low)

Both subagents should focus on the current working directory and respect any project conventions in CLAUDE.md.

Phase 2: Consolidation

After both subagents complete:

  1. Deduplicate overlapping findings (same file + same concern)
  2. Group findings into categories:

- Simplification — complexity reduction, readability - Architecture — design issues, module boundaries, abstraction problems - Shared concerns — findings flagged by both analyses

  1. Sort by severity (high first), then by category

Phase 3: Present Report

Present findings to the user in this format:

## Code Audit: {directory name}

### Shared Concerns
{Findings flagged by both subagents — these are highest signal}

### Architecture Issues
{Design critic findings, sorted by severity}

### Simplification Opportunities
{Code simplifier findings, sorted by severity}

### Summary
- {total} findings: {high} high, {medium} medium, {low} low

Each finding should include: location, description, and suggested action.

Phase 4: Transit Tasks

After presenting the report, ask the user if they want Transit tasks created for any findings. If yes:

  • Create one task per actionable finding (or group related findings into a single task)
  • Use type chore for simplification items, bug for design issues that could cause problems
  • Include the finding details in the task description
  • Use mcp__transit__create_task to create tasks

平台分布

Codex

37.16%
按下载量换算27

Claude

28.72%
按下载量换算21

Cursor

17.61%
按下载量换算13

Gemini CLI

8.1%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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