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Agent Skill · 待分类

audit-website(审核网站)

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。

audit-website 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证为 MIT,第三方扫描有未通过项,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 11,039。

总安装 186周安装 8GitHub Stars 公开资料未说明下载 65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
MIT

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:audit-website(审核网站)
来源仓库:https://github.com/kunhai-88/skills
仓库路径:skills/audit-website
安装命令:
npx skills add https://github.com/kunhai-88/skills --skill audit-website
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/kunhai-88/skills --skill audit-website

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

audit-website 用于辅助安全审计、权限检查和认证流程梳理,适合生成安全复核清单和漏洞排查。适用场景包括代码安全审查、依赖风险分析、鉴权逻辑验证和环境配置检查等工作。核心能力涵盖敏感配置识别、凭据风险提示和常见漏洞模式匹配,支持多语言和框架适配。

可通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装,需确认最小权限和操作边界后再使用。使用时不能把工具输出直接当最终结论,涉及密钥、令牌或生产系统时应先脱敏并复核。

来源仓库内路径:skills/audit-website

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/kunhai-88/skills --skill audit-website;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

    它需要执行命令,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

audit-website 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/kunhai-88/skills --skill audit-website。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

audit-website 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。

audit-website 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/kunhai-88/skills --skill audit-website;npx skills add kunhai-88/skills --skill "audit-website" 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

audit-website 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

audit-website 用的人多吗?

公开数据是累计安装 186 次,近一周安装 8 次,下载 65 次。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。

audit-website 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
audit-website

审核网站 · 本页

186—执行命令MIT未通过

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

网站审计技能

使用 squirrelscan 的 CLI 工具 squirrel,对网站进行 SEO、技术、内容、性能和安全性审计。

squirrel 支持 macOS、Windows、Linux,通过模拟浏览器与搜索爬虫,结合 140+ 条规则分析站点结构与内容,输出问题列表及修复建议。

链接

规则文档模板:https://docs.squirrelscan.com/rules/{rule_category}/{rule_id} 示例:https://docs.squirrelscan.com/rules/links/external-links


本技能能做什么

支持 AI 智能体按 20+ 类别、140+ 条规则审计网站,包括:

  • SEO:Meta 标签、title、description、canonical、Open Graph
  • 技术:死链、重定向链、页面速度、移动友好性
  • 性能:加载时间、资源使用、缓存
  • 内容:标题结构、图片 alt、内容分析
  • 安全:泄露密钥、HTTPS、安全头、混合内容
  • 无障碍:alt、色彩对比、键盘导航
  • 可用性:表单校验、错误处理、用户流程
  • 链接:内外链死链检测
  • E-E-A-T:经验、专业、权威、可信度
  • 移动端:移动友好、响应式、触控元素
  • 可抓取性:robots.txt、sitemap.xml 等
  • Schema:Schema.org、结构化数据、富摘要
  • 法律:隐私政策、服务条款等合规
  • 社交:Open Graph、Twitter 卡片及 schema 校验
  • URL 结构:长度、连字符、关键词
  • 关键词:堆砌检测
  • 图片:alt、对比度、尺寸、格式
  • 本地 SEO:NAP 一致性、地理元数据
  • 视频:VideoObject schema、无障碍

审计会爬取站点、按规则分析页面,并生成报告,包含:

  • 整体健康分(0–100)
  • 按类别 breakdown(核心 SEO、技术 SEO、内容、安全等)
  • 具体问题及受影响 URL
  • 死链列表
  • 可执行的改进建议

何时使用

在以下场景使用本技能:

  • 分析网站健康度
  • 排查技术 SEO 问题
  • 修复上述各类问题
  • 检查死链
  • 校验 meta 与结构化数据
  • 生成站点审计报告
  • 对比改版前后健康度
  • 提升性能、无障碍、SEO、安全等

前置条件

本技能依赖 squirrel CLI,需已安装并加入 PATH。

安装(macOS / Linux)

curl -fsSL https://squirrelscan.com/install | bash

将会:

  • 下载最新二进制
  • 安装到 ~/.local/share/squirrel/releases/{version}/
  • 在 ~/.local/bin/squirrel 创建软链
  • 在 ~/.squirrel/settings.json 初始化配置

若 ~/.local/bin 不在 PATH 中,在 shell 配置里添加:

export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

Windows 安装

PowerShell:

irm https://squirrelscan.com/install.ps1 | iex

将下载并安装到 %LOCALAPPDATA%\squirrel\,并加入 PATH。若用 CMD,可能需要重启终端使 PATH 生效。

验证安装

squirrel --version

配置

在项目目录执行 squirrel init 会生成 squirrel.toml。

每个项目应有唯一的 project name(默认可用被审计站点名),用于数据库区分多次审计:

squirrel init --project-name my-project

或:

squirrel config set project.name my-project

若当前目录没有 squirrel.toml,必须先执行 squirrel init,并用 -n 指定项目名(可推断)。 项目名用于数据库标识,存储在 ~/.squirrel/projects/。


使用方式

概述

有三个子命令,结果都会写入本地项目数据库:

  • crawl:执行或继续爬取
  • analyze:分析爬取结果
  • report:按指定格式输出报告(llm、text、console、html 等)

audit 是上述三步的封装,按顺序执行:

squirrel audit https://example.com --format llm

优先使用 --format llm:为 LLM 设计的紧凑、完整输出格式。

审计目标选择

  • 若用户未提供 URL:从当前目录、环境变量(如 Vercel 项目、记忆或代码中的引用)推断可能站点。
  • 若当前目录能启动本地 dev 服务:可对本地站点做审计。
  • 若发现多个可审计站点:让用户选择。
  • 若无法推断任何站点:询问用户要审计的 URL。

优先审计线上站点,更能反映真实性能与渲染问题。若同时有本地与线上,提示用户选择,并建议选线上。可在线上审计发现问题后,在本地代码中修复。

实施修复时

  • 可将大范围修复拆成可并行的子任务,用 subagent 加速。
  • 修复完成后,如环境有 typecheck/format 工具(如 ruff、biome、tsc),对生成代码跑一遍。

基本流程

  1. 执行审计(写入数据库,并输出到终端)
  2. 按格式导出报告
# 1. 执行审计(默认 console 输出)
squirrel audit https://example.com

# 2. 导出为 LLM 格式
squirrel report <audit-id> --format llm

常用选项

爬取更多页面:

squirrel audit https://example.com --max-pages 200

忽略缓存、强制重新爬取:

squirrel audit https://example.com --refresh

恢复中断的爬取:

squirrel audit https://example.com --resume

调试时详细输出:

squirrel audit https://example.com --verbose

命令选项

audit

选项别名说明默认
--format <fmt>-f输出格式:console, text, json, html, markdown, llmconsole
--max-pages <n>-m最大爬取页数(最大 500)500
--refresh-r忽略缓存,全部重新抓取false
--resume-恢复中断的爬取false
--verbose-v详细输出false
--debug-调试日志false

report

选项别名说明
--format <fmt>-fconsole, text, json, html, markdown, xml, llm

输出格式

  • console(默认):彩色、带进度的可读输出。
  • llm:面向 LLM 的紧凑 XML/文本混合,token 更省(比冗长 XML 约小 40%),包含:

- 摘要:健康分与核心指标 - 按规则分类的问题(核心 SEO、技术、内容、安全等) - 死链列表(内链 + 外链) - 按优先级排列的改进建议


示例

1. 快速站点审计(LLM 输出)

squirrel audit https://squirrelscan.com --format llm

2. 大站深度审计

squirrel audit https://myblog.com --max-pages 500 --format llm

3. 改版后重新审计(忽略缓存)

squirrel audit https://example.com --refresh --format llm

4. 两步流程(复用已有审计)

squirrel audit https://example.com
# 记下输出的 audit-id,如 a1b2c3d4

squirrel report a1b2c3d4 --format llm

输出

审计与修复完成后,给用户一个所有改动的摘要。


故障排除

squirrel 找不到

  1. 安装:curl -fsSL https://squirrelscan.com/install | bash
  2. 加入 PATH:export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
  3. 验证:squirrel --version

权限错误

chmod +x ~/.local/bin/squirrel

爬取超时或很慢

大站可能需较长时间,加 --verbose 查看进度:

squirrel audit https://example.com --format llm --verbose

无效 URL

务必包含协议(http:// 或 https://):

# ✗ 错误
squirrel audit example.com

# ✓ 正确
squirrel audit https://example.com

工作流程

  1. Crawl:从基础 URL 发现并抓取页面
  2. Analyze:对每页执行审计规则
  3. External Links:检查外链可用性
  4. Report:生成 LLM 优化报告

审计结果保存在本地数据库,之后可用 squirrel report 按不同格式导出。


延伸资源

平台分布

windsurf

28.52%
按下载量换算19

OpenCode

24.02%
按下载量换算16

Cursor

16.89%
按下载量换算11

kiro-cli

12.93%
按下载量换算8

Codex

8.46%
按下载量换算5

Claude Code

3.24%
按下载量换算2

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

未通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/kunhai-88/skills --skill audit-website;npx skills add kunhai-88/skills --skill "audit-website" 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。

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