audit-code
针对硬编码机密、危险调用和常见漏洞进行以安全为中心的代码审查
安装 / 下载方式
TotalClaw CLI推荐
totalclaw skills install shop:totalclaw:totalclaw~itsnishi-audit-codecURL直接下载,无需登录
curl -fsSL https://skills.taituai.com/api/skills/totalclaw%3Atotalclaw~itsnishi-audit-code/file -o itsnishi-audit-code.md# audit-code -- Project Code Security Review Security-focused code review of project source code. Covers OWASP-style vulnerabilities, hardcoded secrets, dangerous function calls, and patterns relevant to AI-assisted development. ## What to do Run the auditor against the target path: ```bash python3 "$SKILL_DIR/scripts/audit_code.py" "$ARGUMENTS" ``` If `$ARGUMENTS` is empty, default to `$PROJECT_ROOT`. ## What it checks - **Hardcoded secrets** -- API keys (AWS, GitHub, Stripe, OpenAI, Slack), tokens, private keys, connection strings, passwords - **Dangerous function calls** -- eval, exec, subprocess with shell=True, child_process.exec, pickle deserialization, system(), gets(), etc. - **SQL injection** -- String concatenation/interpolation in SQL queries - **Dependency risks** -- Known hallucinated package names, unverified installations - **Sensitive files** -- .env files committed to git, credential files in repo - **File permissions** -- Overly permissive chmod patterns - **Exfiltration patterns** -- Base64 encode + network send, DNS exfiltration, credential file reads ## Output Structured report with severity-ranked findings, file locations, and actionable remediation steps. ## When to use - Before committing or pushing code - When reviewing third-party contributions or PRs - As part of a periodic security audit of the codebase - After AI-assisted code generation to verify no secrets or vulnerabilities were introduced --- ## 中文说明 # audit-code -- 项目代码安全审查 对项目源代码进行以安全为中心的代码审查。涵盖 OWASP 风格的漏洞、硬编码机密、危险函数调用,以及与 AI 辅助开发相关的模式。 ## 操作步骤 针对目标路径运行审计器: ```bash python3 "$SKILL_DIR/scripts/audit_code.py" "$ARGUMENTS" ``` 如果 `$ARGUMENTS` 为空,则默认使用 `$PROJECT_ROOT`。 ## 检查内容 - **硬编码机密** -- API 密钥(AWS、GitHub、Stripe、OpenAI、Slack)、令牌、私钥、连接字符串、密码 - **危险函数调用** -- eval、exec、shell=True 的 subprocess、child_process.exec、pickle 反序列化、system()、gets() 等 - **SQL 注入** -- SQL 查询中的字符串拼接/插值 - **依赖风险** -- 已知的幻觉包名、未经验证的安装 - **敏感文件** -- 提交到 git 的 .env 文件、仓库中的凭据文件 - **文件权限** -- 过于宽松的 chmod 模式 - **数据外泄模式** -- Base64 编码 + 网络发送、DNS 外泄、凭据文件读取 ## 输出 结构化报告,包含按严重程度排序的发现项、文件位置以及可操作的修复步骤。 ## 使用场景 - 提交或推送代码之前 - 审查第三方贡献或 PR 时 - 作为对代码库进行定期安全审计的一部分 - 在 AI 辅助生成代码后,验证未引入任何机密或漏洞