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Agent Skill · 研究检索

python-security-scan(Python 安全 scan)

用于辅助 Python 项目开发、测试、依赖管理和常见框架工作流。它适合让 Agent 阅读 Python 代码、定位测试问题、整理运行命令、生成脚本或分析数据处理逻辑。使用时需要确认项目虚拟环境、依赖版本和测试入口;涉及执行脚本、读写文件、访问数据库或调用外部 API 时,应先明确运行目录和输入输出范围,避免误改生产数据。

python-security-scan 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,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 7,629。

总安装 18,462周安装 599GitHub Stars 90下载 4,357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:python-security-scan(Python 安全 scan)
来源仓库:https://github.com/sugarforever/01coder-agent-skills
仓库路径:skills/python-security-scan
安装命令:
npx skills add https://github.com/sugarforever/01coder-agent-skills --skill 'Python Security Scan'
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/sugarforever/01coder-agent-skills --skill 'Python Security Scan'

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。

提供 Python 代码安全扫描与风险检测能力。可识别潜在漏洞如注入、依赖缺陷等问题。python-security-scan 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。适用于 CI/CD 流程中的自动化安全检查。安装方式:通过 GitHub 仓库使用 npx 命令添加。

扫描结果需人工复核,不可完全依赖工具判定。

来源仓库内路径:skills/python-security-scan

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/sugarforever/01coder-agent-skills --skill 'Pyt…;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

    它需要接触敏感数据,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

python-security-scan 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/sugarforever/01coder-agent-skills --skill 'Python Securi…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

python-security-scan 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。

python-security-scan 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

python-security-scan 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。

python-security-scan 用的人多吗?

公开数据是累计安装 18,462 次,近一周安装 599 次,下载 4,357 次,GitHub 90 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。

python-security-scan 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。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
python-security-scan

Python 安全 scan · 本页

18,46290接触敏感数据未明确未通过

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

Python Security Scan Skill

This skill enables comprehensive security scanning of Python projects based on OWASP guidelines, Python security best practices, and framework-specific vulnerabilities.

When to Use This Skill

  • Security audits of Python applications
  • Code review for security vulnerabilities
  • Pre-deployment security checks
  • Dependency vulnerability assessment
  • Detecting hardcoded secrets and credentials
  • Framework-specific security reviews (Flask, Django, FastAPI)

Supported Frameworks

This skill automatically detects and applies framework-specific checks for:

  • Flask - Template injection, session security, CORS, extensions
  • Django - ORM injection, CSRF, template security, settings
  • FastAPI - Dependency injection, Pydantic validation, OAuth2
  • General Python - Core language vulnerabilities applicable to all projects

Scan Types

1. Quick Scan

Fast scan focusing on critical vulnerabilities:

  • Hardcoded secrets, API keys, and credentials
  • Dangerous function usage (eval, exec, pickle.loads)
  • Command injection via subprocess, os.system
  • SQL injection patterns
  • Known vulnerable dependencies

2. Full Scan

Comprehensive security assessment covering:

  • All OWASP Top 10:2025 categories
  • Python-specific vulnerabilities
  • Framework-specific security issues
  • Injection vulnerabilities (SQL, NoSQL, Command, LDAP)
  • Insecure deserialization
  • Authentication and authorization flaws
  • Cryptographic failures
  • Security misconfigurations
  • Dependency audit (CVE check)
  • Environment variable and secrets exposure

3. Targeted Scan

Focus on specific vulnerability categories:

  • --injection - SQL/NoSQL/Command/LDAP injection
  • --deserialization - Pickle, YAML, JSON deserialization
  • --auth - Authentication/authorization issues
  • --secrets - Hardcoded credentials
  • --deps - Dependency vulnerabilities
  • --crypto - Cryptographic issues
  • --flask - Flask-specific vulnerabilities
  • --django - Django-specific vulnerabilities
  • --fastapi - FastAPI-specific vulnerabilities

Scan Procedure

Step 1: Project Discovery

  1. Identify project type and framework:

- Check for requirements.txt, Pipfile, pyproject.toml, setup.py - Detect Flask (from flask import), Django (django.conf), FastAPI (from fastapi import)

  1. Locate configuration files
  2. Map the codebase structure

Step 2: Framework Detection

# Detection patterns
Flask: "from flask import", "Flask(__name__)"
Django: "django.conf.settings", "INSTALLED_APPS", "manage.py"
FastAPI: "from fastapi import", "FastAPI()"

Step 3: Dependency Audit

Run the dependency audit script:

./scripts/dependency-audit.sh /path/to/project

Or manually:

pip-audit
# or
safety check

Step 4: Secret Scanning

Scan for hardcoded secrets:

python scripts/secret-scanner.py /path/to/project

Important: Environment File Handling

  • By default, real .env files are SKIPPED (.env, .env.local, .env.production, etc.)
  • These files contain actual secrets and should not be in version control
  • Only .env.example and .env.template files are analyzed for documentation quality
  • Use --include-env-files flag only if explicitly requested by user

The scanner will:

  1. Scan source code for hardcoded secrets
  2. Analyze .env.example templates to check:

- Which sensitive variables are documented - Whether variables have descriptions (comments) - If placeholder values look like real secrets - Suggestions for missing common variables (SECRET_KEY, DATABASE_URL, etc.)

Step 5: Pattern Analysis

For each file in the codebase, check against patterns in:

  • references/python-vulnerabilities.md - Core Python issues
  • references/injection-patterns.md - Injection flaws
  • references/deserialization.md - Insecure deserialization
  • references/flask-security.md - Flask vulnerabilities
  • references/django-security.md - Django vulnerabilities
  • references/fastapi-security.md - FastAPI vulnerabilities

Step 6: Report Generation

Generate a security report using:

  • assets/report-template.md - Report structure

Severity Classification

SeverityDescriptionAction Required
CRITICALExploitable vulnerability with severe impactImmediate fix required
HIGHSignificant security riskFix before deployment
MEDIUMPotential security issueFix in next release
LOWMinor security concernConsider fixing
INFOSecurity best practice suggestionOptional improvement

Key Files to Scan

Always Check

  • **/*.py - All Python source files
  • requirements.txt, Pipfile, pyproject.toml - Dependencies
  • setup.py, setup.cfg - Package configuration
  • config.py, settings.py - Configuration files
  • **/secrets*, **/credentials* - Obvious secret locations

Environment Files

  • .env.example, .env.template - SCAN for template analysis
  • .env, .env.local, .env.production - SKIP by default (contain real secrets)

Note: Real .env files should never be committed to version control. The scanner analyzes .env.example templates to ensure proper documentation of required variables.

High Priority Locations

  • app.py, main.py, wsgi.py - Entry points
  • **/views.py, **/routes.py - Request handlers
  • **/api/**/*.py - API endpoints
  • **/auth*, **/login* - Authentication code
  • **/models.py - Database models
  • **/serializers.py - Data serialization
  • **/middleware.py - Middleware code

Framework-Specific

Flask:

  • app.py, __init__.py - Application factory
  • **/blueprints/** - Blueprint routes
  • templates/** - Jinja2 templates

Django:

  • settings.py, **/settings/*.py - Django settings
  • urls.py - URL configuration
  • **/views.py - View functions/classes
  • **/forms.py - Form definitions
  • templates/** - Django templates

FastAPI:

  • main.py - Application entry
  • **/routers/** - API routers
  • **/dependencies.py - Dependency injection
  • **/schemas.py - Pydantic models

Output Format

Findings should be reported as:

[SEVERITY] Category: Description
  File: path/to/file.py:lineNumber
  Code: <relevant code snippet>
  Risk: <explanation of the security risk>
  Fix: <recommended remediation>

Integration with CI/CD

This skill can generate output compatible with:

  • GitHub Security Advisories
  • SARIF format for GitHub Code Scanning
  • JSON for custom integrations
  • JUnit XML for CI pipelines

References

Load additional context as needed:

  • references/owasp-top-10.md - OWASP Top 10:2025 quick reference
  • references/python-vulnerabilities.md - Python-specific vulnerabilities
  • references/injection-patterns.md - Injection vulnerability patterns
  • references/deserialization.md - Insecure deserialization patterns
  • references/flask-security.md - Flask security guide
  • references/django-security.md - Django security guide
  • references/fastapi-security.md - FastAPI security guide

平台分布

Codex

34.21%
按下载量换算1,491

Claude

31.16%
按下载量换算1,358

Cursor

16.71%
按下载量换算728

Gemini CLI

8.18%
按下载量换算356

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

未通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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