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io.clawhub.kylehuan/skill-security-audit

对代码库进行全面安全审计与漏洞分析。在明确要求安全分析、代码安全评审、漏洞评估、SAST 扫描或识别源代码安全问题时使用，覆盖注入缺陷、访问控制失效、硬编码密钥、不安全的数据处理、认证弱点、LLM 安全与隐私违规。

io.clawhub.mattvalenta/pls-seo-audit

扫描网站与内容以识别 SEO 差距：分析 meta 标签、技术因素、关键词使用，并提供竞品对比洞察。

io.clawhub.starbuck100/ecap-security-auditor

面向 AI Agent skill、MCP 服务器与软件包的安全审计框架。由你的 LLM 做分析——我们提供结构、提示词与共享信任数据库。

io.clawhub.muhammad-waleed381/openclaw-security-auditor

审计 OpenClaw 配置的安全风险，并使用用户配置的 LLM 生成整改报告。

io.clawhub.tristanmanchester/auditing-appstore-readiness

审计 iOS 应用仓库（Swift/Xcode 或 React Native/Expo）的 App Store 合规性与发布就绪度，输出通过/警告/不通过报告与发布检查清单。

io.github.mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/auditing-kubernetes-rbac-privilege-escalation

用 kubectl auth can-i、rbac-police、kubectl-who-can 与 rakkess 在 Kubernetes 集群中查找权限过大的 RBAC 角色与 service account token 滥用路径，追踪哪些主体可能提权至 cluster-admin。适用于评审集群中谁能提权、在获授权评审中挖掘可利用的 RoleBinding，或在 RBAC 变更后验证最小权限。关键词：RBAC、ClusterRoleBinding、service account token、auth can-i、rbac-police、escalate、bind、impersonate。不要用于设计并落地加固后的 RBAC——那用 implementing-rbac-hardening-for-kubernetes。

io.github.mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/analyzing-kubernetes-audit-logs

解析 Kubernetes API server 审计日志（JSON 行），检测 exec 进 pod、secret 访问、RBAC 修改、特权 pod 创建与匿名 API 访问，并从事件模式构建 SIEM 检测规则。适用于调查疑似集群入侵、还原攻击者经由 API server 的操作，或编写 Kubernetes 专项检测内容。关键词：审计策略、审计日志、kube-apiserver、exec into pod、RBAC 变更、匿名访问、检测规则。不要用于运行中容器内的 syscall 级检测——那用 detecting-container-runtime-threats-with-falco。

io.github.nexu-io/open-design/pptx-html-fidelity-audit

将 python-pptx 导出结果与其源 HTML 演示文稿对照审查，识别布局/内容偏差（页脚溢出、内容裁切、缺失斜体/强调、样式丢失、节奏失衡的间距），并以严格的页脚导轨 + 光标流布局纪律重新导出。当用户的 .pptx 由 HTML 幻灯片生成并要求比较/审查/验证/修复导出时使用——包括「compare ppt with html」「fidelity audit」「fix the pptx」「ppt is cut off」「footer overlap」「italic missing in pptx」「re-export the deck」「pptx-html-fidelity-audit」等说法，或任何需要验证/修复 python-pptx 与 HTML 往返转换的场景。当用户并排展示 deck.html 与 deck.pptx 并调试视觉差异时也应触发。

io.github.nexu-io/open-design/pptx-html-fidelity-audit

将 python-pptx 导出结果与其源 HTML 演示文稿对照审查，识别布局/内容偏差（页脚溢出、内容裁切、缺失斜体/强调、样式丢失、节奏失衡的间距），并以严格的页脚导轨 + 光标流布局纪律重新导出。当用户的 .pptx 由 HTML 幻灯片生成并要求比较/审查/验证/修复导出时使用——包括「compare ppt with html」「fidelity audit」「fix the pptx」「ppt is cut off」「footer overlap」「italic missing in pptx」「re-export the deck」「pptx-html-fidelity-audit」等说法，或任何需要验证/修复 python-pptx 与 HTML 往返转换的场景。当用户并排展示 deck.html 与 deck.pptx 并调试视觉差异时也应触发。

io.github.openclaw/openclaw/test-audit

只要涉及编写、修改、审查或批量处理测试就应调用。既是新增测试的创作门禁，也是低价值、耦合实现或重复测试（及其所要求的仅测试用途生产接缝）的审计工作流。

io.github.PostHog/posthog/auditing-llm-gateway-parity

对照 PostHog/ai-gateway 审计 services/llm-gateway，并基于当前实现证据更新 services/llm-gateway/PARITY.md。当任一网关的认证、归属、计费、端点、提供方、模型、路由或元数据发生变化、评审 Python 网关改动，或被要求刷新、核验或报告网关对等性时使用。本技能更新对等记录但不迁移调用方。

io.github.affaan-m/ECC/production-audit

基于本地证据的生产就绪审计，适用于已上线应用、上线前评审、合并后检查，以及“生产环境会坏在哪”这类提问，且不会把仓库数据发给外部审计服务。在上线前或合并后审计生产就绪度，或被问到生产会出什么问题时使用。

io.github.affaan-m/ECC/agent-architecture-audit

面向 Agent 与 LLM 应用的全栈诊断。按 12 层 Agent 技术栈审查包装层回归、记忆污染、工具调用约束失效、隐藏的修补循环与渲染损坏，输出按严重程度排序的问题清单，并给出以代码为优先的修复建议。构建 Agent 应用、自主循环或任何 LLM 功能的开发者必备。当 Agent 或 LLM 功能表现异常且故障层级不明，或在上线一套 Agent 技术栈之前使用。

io.github.nexu-io/open-design/clone-audit-mrlv3nl4

审查被克隆或重新实现的网站：保真度缺口、跟踪脚本、源品牌与语言残留、占位符与高风险外部依赖。在交付或部署前使用，或当被要求审查网站克隆的清理与就绪程度时使用。

io.github.langflow-ai/langflow/ibm-a11y-level1-audit

对选定的 Langflow 前端界面（路由、组件或某个 PR）执行限定范围的 IBM Equal Access Level 1 合规审计，产出对照 WCAG/IBM Level 1 条目的问题报告。默认只审计和报告——仅当用户在同一请求中明确要求修复时才动手。当用户要求 IBM Level 1 审计、Level 1 合规报告，或在特定界面上查找/报告 Level 1 WCAG 问题时使用。批量扫描路由不做报告见 ibm-a11y-route-scan；整个 PR/分支端到端扫描并默认修复见 ibm-a11y-pr-remediation。

io.github.HKUDS/OpenSpace/typescript-import-audit

系统化审计 TypeScript 代码库的导入卫生问题（值导入 vs 类型导入、重复导入）、缺失的基类继承与不完整的 barrel 文件再导出，并给出可操作的修复模式。

io.github.jleechanorg/claude-commands/automation-audit

审计自动化任务执行、日志、PR 处理指标以及由 AI 提交的远端提交记录。

io.github.cloudflare/security-audit-skill/security-audit

对代码库做安全审计——Web 应用、API、服务、CLI 工具、库、守护进程等均可。在需要发现安全缺陷、做安全评审、漏洞审计或对代码做渗透测试时使用。聚焦真实可被利用、有实际影响的问题，不涉及理论风险或行业惯例行为。

io.github.bdfinst/agentic-dev-team/docker-image-audit

使用 hadolint、Trivy 和 Grype 审计 Docker 镜像与 Dockerfile 的安全漏洞、臃肿问题和最佳实践违规，输出带严重度分级和可执行修复建议的结构化报告。当用户想检查 Docker 镜像安全问题、扫描容器漏洞、审计 Dockerfile、加固镜像、缩小镜像体积、减少攻击面、查看容器 CVE，或问“这个 Dockerfile 安全吗”“扫描我的镜像”“检查我的容器漏洞”“怎么让镜像更小”“审计我的 Docker 配置”“加固这个容器”时使用。用户刚创建或修改 Dockerfile 并希望出货前验证时也应触发。

io.github.omnigent-ai/omnigent/security-audit

审计代码库或目录的安全问题（硬编码密钥、注入、不安全反序列化、弱加密、授权缺口），并输出结构化发现报告。当用户要求安全审查、审计或检查代码漏洞时使用。仅报告——绝不修改。

io.github.mono/SkiaSharp/security-audit

审计 SkiaSharp 原生依赖的安全漏洞与 CVE，包括 SkiaSharp-Native 与 SkiaSharp Azure DevOps 流水线的 Component Governance（CG）告警。只读调查，输出带建议的状态报告。当用户要求：审计安全问题或 CVE、检查各依赖的 CVE 状态、寻找安全问题及其 PR 覆盖、汇总未修复漏洞、查看待处理的安全工作、检查 Component Governance 告警、评审原生构建流水线的 CG 告警时使用。触发语：“security audit”“audit CVEs”“CVE status”“what security issues are open”“check vulnerability status”“security overview”“what CVEs need fixing”“CG alerts”“component governance”“check container CVEs”。本技能为只读。要实际修复问题，请使用 `native-dependency-update` 技能。

io.github.netdata/netdata/codacy-audit

本仓库的 Codacy Cloud 工作流——在 `git push` 前本地运行 Codacy 分析器（对齐 Codacy CI 行为），并经 v3 API 拉取/聚类任意 PR 的 Codacy 问题。当用户提到 Codacy、「codacy analysis」、`codacy-analysis-cli`、「codacy issues on PR」「fix codacy CI」「codacy markdownlint findings」，或 netdata-org PR 上任何 Codacy 门禁失败时使用。附带脚本 analyze-local.sh（codacy-analysis-cli 的 docker/二进制运行器）与 pr-issues.sh（分页 v3 问题拉取 + 按工具/模式/严重级/文件分组）。令牌安全——CODACY_TOKEN 绝不进入助手可见的 stdout。按设计只读；写操作（标记误报、标记已修复）需要 GitHub issue 或分支本地 SOW。

io.github.mizchi/skills/plan-audit

对 sqlc 风格目录中的每条查询执行 EXPLAIN QUERY PLAN，并与基线比对执行计划。可检测 PR 引入的新全表 SCAN 和 TEMP B-TREE 排序扫描。目前仅支持 SQLite/D1，引擎扩展见下文。

io.github.mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/auditing-kubernetes-cluster-rbac

审计 Kubernetes 集群 RBAC 配置，用 kubectl、rbac-tool、KubiScan 与 Kubeaudit 识别权限过大的角色、通配符权限、危险的 ClusterRoleBinding、service account 滥用与提权路径。