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.
PythonApache-2.0★ 17.798 estrellas⑂ 1530 forksdesde mar 2026Ver en GitHub ↗
NVIDIA/SkillSpector tiene un índice de salud de 94 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Engineering Quality (95/100) y la más baja, AI Readiness (54/100). Se actualizó por última vez hoy. 4 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.
94
global / 100
Excepcional
Índice de salud del software
Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.
94
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
Perfil de puntuación
Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.
El resultado global ponderado 80 se calibra a 94 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).
¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.
Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11
Verificación estática de tipos
10/10
Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
0/10
Práctica demostrada con agentes — sin datos
0/8
Mantenimiento automatizado — sin datos
8/10
OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
has_nix
no
has_tests
sí
lockfiles
uv.lock
has_dockerfile
sí
typed_language
no
bootstrap_files
Makefile
has_devcontainer
no
has_linter_config
sí
typecheck_configs
—
agent_commit_share
—
toolchain_manifests
—
dependency_bot_commit_share
—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Práctica demostrada con agentes, Mantenimiento automatizado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
20/20
Servidor MCP
0/40
Ejemplos ejecutables
Datos de entrada utilizados
example_dirs
—
has_mcp_signal
sí
api_schema_files
—
interfaces_expected_of
—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto). Los pesos restantes se han renormalizado.
Datos clave
17.798estrellas de GitHub
74contribuidores
494commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
16versiones publicadas
4factor bus
53issues abiertas
npm, PyPIecosistemas de paquetes
Advertencias de recopilación de datos
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
Más detalle
Historial de estrellas y forks 0 ★ / 1530 ⇿
0Estrellas
1530Forks
16Versiones
Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.
Solo se muestra el historial más reciente: este repositorio supera la ventana de recopilación, por lo que no se captura el historial más antiguo.
Mayor 0Menor 3Parche 13
OpenSSF Scorecard 5.4 / 10
5.4agregado
Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-19 09:38 UTC
No fue posible recopilar el conjunto de dependencias resuelto para este informe: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
Informe JSON sin procesar legible por máquina
Comentarios
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Registros relacionados
Repositorios inspeccionados que comparten etiquetas de catálogo o ecosistemas con NVIDIA/SkillSpector. Leer en paralelo →
Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.
Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.
