CMIC Skill Scanner (macOS ARM64)
审计待安装技能包的安全与合规性
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：CMIC Skill Scanner (macOS ARM64)。 它的用途是：审计待安装技能包的安全与合规性 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/cmic-skill-scanner-macos-arm64-x-7/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
'审计这个 skill 包 my-skill.zip，使用 auto 引擎并启用 LLM 分析'，它会解压并检查文件完整性、扫描恶意代码、分析依赖，并生成安全报告。如果发现可疑行为，还会给出风险等级和建议处理方式。
介绍
在安装第三方 AI 技能包时，用户常面临恶意代码注入、数据泄露或依赖冲突等安全风险。该工具提供了一套轻量、独立的审计方案，帮助用户在安装前全面检查技能包内容，降低安全威胁。
使用方式非常简单：用户只需提供技能包文件或归档路径，选择 auto、native 或 external 引擎，即可自动触发扫描。扫描内容包括文件完整性校验、敏感信息检测、脚本行为分析，以及可选的 LLM 语义分析，以识别隐藏的恶意逻辑或异常意图。
适合所有需要频繁安装或分发 AI 技能包的开发者、运维工程师和安全研究人员，尤其是使用 macOS ARM64 设备且对技能包来源持谨慎态度的用户。
建议在首次使用前先阅读引擎文档，了解各引擎的扫描范围与性能差异。LLM 语义分析会消耗 API 额度，非必要场景可关闭以提升扫描速度。注意，该工具仅审计待安装包，不适用于运行时监控或已安装技能的持续检测。
核心特点
支持 auto/native/external 多引擎审计，并可选启用 LLM 语义分析，比传统静态扫描更深入理解技能包意图，尤其适合 AI Agent 生态中复杂、动态的技能包场景。
注意事项
仅适用于 macOS ARM64 平台，且需要被审计的 skill 包为特定格式；不适合对已安装的 skill 进行运行时监控或动态行为分析。
常见问题
如何启用 LLM 语义分析？
在命令行参数中添加 --llm 或 --semantic 标志，并配置 OpenAI 兼容的 API key 和 endpoint，工具会自动调用 LLM 分析技能包描述和代码意图。
支持哪些输入格式？
支持 .zip、.tar.gz、.skp 等常见归档格式，以及已解压的技能包目录。引擎会自动识别文件类型并执行对应的审计策略。
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/cmic-skill-scanner-macos-arm64-x-7/raw/index.md 读取 CMIC Skill Scanner (macOS ARM64) 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/cmic-skill-scanner-macos-arm64-x-7/raw/index.md（查看排版版本）