ai-coding-shield
AI开发工作流安全审计工具，扫描代码、技能与MCP服务器的潜在风险。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：ai-coding-shield。 它的用途是：AI开发工作流安全审计工具，扫描代码、技能与MCP服务器的潜在风险。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/ai-coding-shield/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“请使用AI Coding Shield扫描当前项目的 `.agent` 目录，检查是否有高风险的安全漏洞。” 它会执行 `ai-coding-shield audit .agent/ --severity high` 命令，分析目录下的技能定义和配置文件，并在终端输出彩色报告，高亮显示发现的命令注入、数据外泄等风险点及其严重等级。
介绍
AI Coding Shield 是一款专为AI辅助开发场景设计的安全审计工具。随着AI开发工具（如Workflows、Skills、MCP服务器）的普及，第三方组件可能执行任意代码，带来安全风险。本工具旨在帮助开发者在问题发生前，主动识别并防范这些风险。
它通过扫描项目中的配置文件（如 .github/workflows）、AI Agent技能定义、MCP服务器配置等，检测多种威胁模式。核心功能包括：命令注入与远程代码执行检测、数据外泄风险识别、可疑包安装检查（如全局安装、仿冒包）、代码混淆检测以及持久化后门机制发现等。它支持对新兴的MCP服务器进行安全验证，包括检查作者可信度与危险能力。
该工具非常适合智能体开发者、全栈开发者和运维工程师使用。特别是那些在项目中集成大量第三方AI技能、MCP工具或自动化工作流的团队，需要确保这些外部组件不会引入安全漏洞。
使用建议：建议将其集成到CI/CD流水线中，作为代码合并前的安全检查环节。同时，由于其规则高度可配置，团队可以根据自身的安全策略，在 config/threats.yaml 中自定义规则和调整风险敏感度，以实现更精准的审计。
核心特点
核心区别在于其专注于AI开发生态（Skills、MCP）的安全审计，而不仅是通用代码扫描；并且采用高度可配置的规则引擎，允许用户根据内部策略自定义威胁检测模式，而非封闭的黑盒方案。
注意事项
主要依赖规则匹配进行静态分析，无法完全替代动态安全测试或人工代码审查。
常见问题
AI Coding Shield 能检测哪些类型的MCP服务器风险？
能检测MCP服务器是否来自可信作者/域名，以及是否包含暴露root权限、提供过度宽松的工具、进行不安全网络通信等危险能力。
如何将审计结果集成到CI/CD流程？
可使用其GitHub Action版本，或在CI脚本中运行CLI命令并设置 `--ci-mode` 和 `--fail-on` 参数，在发现指定级别风险时使构建失败。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/ai-coding-shield/raw/index.md 读取 ai-coding-shield 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/ai-coding-shield/raw/index.md（查看排版版本）