NVIDIA / SkillSpector
Security scanner for AI agent skills. Detect vulnerabilities, malicious patterns, security risks, prompt injection, data exfiltration, and supply-chain risks in Claude Code, Codex, and MCP skills before you install them.
NVIDIA/SkillSpector erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (95/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (54/100). Zuletzt heute aktualisiert. 4 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.
Software-Gesundheitsindex
Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.
Bewertungsprofil
Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.
Der gewichtete Gesamtwert 80 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).
Eigentümerschaft
Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.
Metriken nach Kategorie
Vitalität
Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?
Wie die Bewertung erfolgt
| 36/36 | Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen |
| 13.2/36 | Commit-Rhythmus — 19/52 Wochen mit Commits |
| 18/18 | Commit-Volumen — 494 Commits im letzten Jahr |
| 10/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 26 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10 |
Verwendete Eingangsdaten
| commits_last_year | 494 |
| human_commit_share | — |
| days_since_last_push | 0 |
| active_weeks_last_year | 19 |
Release-Disziplin
Wie die Bewertung erfolgt
| 27/27 | Liefert Releases aus — 16 Releases veröffentlicht |
| 36/36 | Release-Aktualität — letztes Release vor 9 Tagen |
| 27/27 | Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 3,3 Tage |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases. |
Verwendete Eingangsdaten
| releases_count | 16 |
| latest_release_tag | v2.11.2 |
| releases_from_tags | nein |
| days_since_latest_release | 9 |
| mean_days_between_releases | 3,3 |
Community & Verbreitung
Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?
Popularität & Verbreitung
Wie die Bewertung erfolgt
| 60/60 | Stars — 17.798 Stars |
| 25/25 | Forks — 1.530 Forks |
| 10.3/15 | Watcher — 71 Watcher |
Verwendete Eingangsdaten
| forks | 1.530 |
| stars | 17.798 |
| watchers | 71 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Community-Gesundheit
Wie die Bewertung erfolgt
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0) |
| 18/18 | CONTRIBUTING-Leitfaden |
| 0/13.5 | Verhaltenskodex |
| 0/7.2 | Issue-Vorlage |
| 0/6.3 | PR-Vorlage |
Verwendete Eingangsdaten
| has_readme | ja |
| has_license | ja |
| readme_badges | — |
| has_contributing | ja |
| has_issue_template | nein |
| has_code_of_conduct | nein |
| readme_badge_services | — |
| has_pull_request_template | nein |
Nachhaltigkeit & Governance
Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?
Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)
Wie die Bewertung erfolgt
| 43.2/54 | Bus-Faktor — 4 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab |
| 18/22.5 | Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 20 % der Commits |
| 13.5/13.5 | Breite der Beitragenden — 74 Beitragende |
| 10/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 8 contributing companies or organizations |
Verwendete Eingangsdaten
| bus_factor | 4 |
| contributors_sampled | 74 |
| top_contributor_share | 0,201 |
Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs
Wie die Bewertung erfolgt
| 31.5/42 | Issue-Lösungsquote — 75 % der Issues geschlossen |
| 25.3/30 | PR-Annahme — 246/292 entschiedene PRs gemergt |
| 0/13 | Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden |
| 13.5/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 27/29 approved changesets -- score normalized to 9 |
Verwendete Eingangsdaten
| merged_prs | 246 |
| open_issues | 53 |
| closed_issues | 159 |
| prs_merged_7d | — |
| prs_decided_7d | — |
| prs_merged_30d | — |
| prs_decided_30d | — |
| issue_closed_ratio | 0,75 |
| closed_unmerged_prs | 46 |
| first_time_authors_30d | — |
| first_time_prs_merged_30d | — |
| first_time_prs_decided_30d | — |
Eigentümerschaft & Trägerschaft
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation |
| 20/20 | Verifizierte Domain |
| 25/25 | Reichweite des Inhabers — 30.211 Follower von NVIDIA |
| 25/25 | Kontohistorie — 804 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 14 Jahre |
Verwendete Eingangsdaten
| followers | 30.211 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | ja |
| owner_login | NVIDIA |
| public_repos | 804 |
| account_age_days | 5.244 |
Engineering-Qualität
Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?
Engineering-Praktiken
Wie die Bewertung erfolgt
| 24/24 | CI-Workflows — 4 Workflow(s) |
| 24/24 | Tests vorhanden |
| 16/16 | Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]) |
| 9.6/9.6 | Pre-Commit-Hooks |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 18/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 28 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9 |
Verwendete Eingangsdaten
| has_ci | ja |
| has_tests | ja |
| has_editorconfig | nein |
| has_linter_config | ja |
| has_precommit_config | ja |
Dokumentation
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | README |
| 25/25 | Dokumentationsverzeichnis |
| 15/15 | Dokumentations-/Homepage-Site — https://docs.nvidia.com/skills/scanning-agent-skills |
| 10/10 | Repository-Beschreibung |
| 10/10 | Topics — 11 Topics |
| 10/10 | Wiki |
Verwendete Eingangsdaten
| topics | agent-security, agent-skills, agentic-ai, ai-security, claude-code, mcp, prompt-injection, security-scanner, security-tools, security-workflow, supply-chain-security |
| has_wiki | ja |
| homepage | https://docs.nvidia.com/skills/scanning-agent-skills |
| docs_site | https://docs.nvidia.com/skills/scanning-agent-skills |
| has_readme | ja |
| has_docs_dir | ja |
| has_description | ja |
Sicherheit
Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?
Sicherheitslage
Wie die Bewertung erfolgt
| 7.5/7.5 | Binary-Artifacts — no binaries found in the repo |
| 2.2/7.5 | Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches |
| 2.2/2.5 | CI-Tests — 28 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9 |
| 0/2.5 | CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected |
| 6.8/7.5 | Code-Review — Found 27/29 approved changesets -- score normalized to 9 |
| 2.5/2.5 | Contributors — project has 8 contributing companies or organizations |
| 10/10 | Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected |
| 0/7.5 | Dependency-Update-Tool — no update tool detected |
| 0/5 | Fuzzing — project is not fuzzed |
| 2.5/2.5 | Lizenz — license file detected |
| 7.5/7.5 | Maintained — 30 commit(s) and 26 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10 |
| 0/5 | Packaging — keine Daten |
| 4/5 | Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8 |
| 0/5 | SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0 |
| 5/5 | Security-Policy — security policy file detected |
| 0/7.5 | Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases. |
| 0/7.5 | Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions |
| 3.8/7.5 | Vulnerabilities — 5 existing vulnerabilities detected |
Verwendete Eingangsdaten
| source | openssf_scorecard |
| checks_evaluated | 17 |
| scorecard_version | v5.5.0 |
| checks_inconclusive | 1 |
| scorecard_aggregate | 5,4 |
AI Readiness
Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.
AI-Agentenkontext & Leitlinien
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/45 | Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln |
| 15/15 | Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.nvidia.com/llms.txt) |
| 0/40 | Lesbare Commit-Historie — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| has_llms_txt | ja |
| llms_txt_url | https://docs.nvidia.com/llms.txt |
| legible_history_share | — |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)
Wie die Bewertung erfolgt
| 18/18 | Bootstrap mit einem Befehl — Makefile |
| 22/22 | Automatisierte Tests |
| 11/11 | Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]) |
| 0/11 | Statische Typprüfung |
| 10/10 | Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile |
| 0/10 | Belegte Agentenpraxis — keine Daten |
| 0/8 | Automatisierte Wartung — keine Daten |
| 8/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8 |
Verwendete Eingangsdaten
| has_nix | nein |
| has_tests | ja |
| lockfiles | uv.lock |
| has_dockerfile | ja |
| typed_language | nein |
| bootstrap_files | Makefile |
| has_devcontainer | nein |
| has_linter_config | ja |
| typecheck_configs | — |
| agent_commit_share | — |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | — |
AI-Code-Lesbarkeit für Modelle
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/45 | Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration |
| 50.2/55 | Handhabbare Dateigrößen — 22/251 Quelldateien über 60 KB |
Verwendete Eingangsdaten
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 168.435 |
| source_files_sampled | 251 |
| oversized_source_files | 22 |
Maschinenlesbare AI-Schnittstellen
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/40 | API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar |
| 20/20 | MCP-Server |
| 0/40 | Lauffähige Beispiele |
Verwendete Eingangsdaten
| example_dirs | — |
| has_mcp_signal | ja |
| api_schema_files | — |
| interfaces_expected_of | — |
Eckdaten
Warnungen zur Datenerhebung
- GraphQL snapshot failed, fell back to REST: GitHub GraphQL error: Something went wrong while executing your query on 2026-09-19T09:37:55Z. Please include `CD2C:2F1E19:543750F:521BBF3:6AAE57F2` when reporting this issue.
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- Could not fetch pypi package 'skillspector' from its registry
- GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
Weitere Details
Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 1.530 ⇿
Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.
Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.
OpenSSF Scorecard 5.4 / 10
Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).
| 10 | Binary-Artifacts | no binaries found in the repo |
| 3 | Branch-Protection | branch protection is not maximal on development and all release branches |
| 9 | CI-Tests | 28 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9 |
| 0 | CII-Best-Practices | no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected |
| 9 | Code-Review | Found 27/29 approved changesets -- score normalized to 9 |
| 10 | Contributors | project has 8 contributing companies or organizations |
| 10 | Dangerous-Workflow | no dangerous workflow patterns detected |
| 0 | Dependency-Update-Tool | no update tool detected |
| 0 | Fuzzing | project is not fuzzed |
| 10 | License | license file detected |
| 10 | Maintained | 30 commit(s) and 26 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10 |
| k. A. | Packaging | packaging workflow not detected |
| 8 | Pinned-Dependencies | dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8 |
| 0 | SAST | SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0 |
| 10 | Security-Policy | security policy file detected |
| 0 | Signed-Releases | Project has not signed or included provenance with any releases. |
| 0 | Token-Permissions | detected GitHub workflow tokens with excessive permissions |
| 5 | Vulnerabilities | 5 existing vulnerabilities detected |
Direkte Abhängigkeiten 17
| Registry | Paket | Versionsvorgabe | Manifest |
|---|---|---|---|
| PyPI | typer | >=0.23.0,<0.24 | pyproject.toml |
| PyPI | rich | >=14.3.0 | pyproject.toml |
| PyPI | httpx | >=0.28.0 | pyproject.toml |
| PyPI | pywhatwgurl | ==0.1.1 | pyproject.toml |
| PyPI | regex | ==2026.5.9 | pyproject.toml |
| PyPI | packaging | >=24.0 | pyproject.toml |
| PyPI | pyyaml | >=6.0.1 | pyproject.toml |
| PyPI | pydantic | >=2.12.0 | pyproject.toml |
| PyPI | openai | >=2.25.0 | pyproject.toml |
| PyPI | langgraph | >=1.0.10 | pyproject.toml |
| PyPI | langchain-anthropic | >=1.4.5 | pyproject.toml |
| PyPI | langchain-aws | >=0.2.0 | pyproject.toml |
| PyPI | langchain-core | >=1.2.17 | pyproject.toml |
| PyPI | langchain-openai | >=1.1.10 | pyproject.toml |
| PyPI | boto3 | >=1.34.0 | pyproject.toml |
| PyPI | langsmith | >=0.7.30 | pyproject.toml |
| PyPI | yara-python | >=4.5.0 | pyproject.toml |
Alle Abhängigkeiten nicht erhoben
Der aufgelöste Abhängigkeitssatz konnte für diesen Bericht nicht erhoben werden: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
JSON-Rohbericht maschinenlesbar
Feedback
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Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.
Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.
Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken.