从公开项目到可复核结论
只评估系统真正取得的证据，并把自动化结论的边界一并写进报告。
- 01
采集公开证据
读取项目元数据、README、SKILL.md 和高信号清单文件。
- 02
执行静态安全扫描
识别提示注入、泄露凭证、命令执行与供应链风险模式。
- 03
生成五维评分
确定性检查为主，AI Judge 只做保守、结构化的质量复核。
- 04
发布可复核报告
公开结论、风险证据、置信度、局限与可执行改进建议。
权重公开，安全风险有硬上限
流行度不会掩盖严重风险。静态扫描的局限和 AI 是否实际参与复核，也会随报告公开。
不是演示数据，直接查看真实报告
案例来自当前公开项目和已经完成的正式评测，不使用虚构分数。
anti-defensive-writing-Skill
极致轻量｜阻止论文的防御性写作 | Anti-defensive writing for academic papers — 学术写作原则 Skill + prompt pack (CN/EN)
-plugin-marketplace-add-anthropics-skills
社区收录的 AI 能力，打开查看完整信息、评分与使用说明。
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社区收录的 AI 能力，打开查看完整信息、评分与使用说明。
Anthropic-Cybersecurity-Skills
817 structured cybersecurity skills for AI agents · Mapped to 6 frameworks: MITRE ATT&CK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS, D3FEND, NIST AI RMF & MITRE F3 (Fight Fraud) · agentskills.io standard · Works with Claude Code, GitHub Copilot, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI & 20+ platforms · 29 security domains · Apache 2.0
geo-score
Can AI engines cite your site, and do they? Free 0–100 readiness score on an open GEO rubric, plus citation tracking via the OpenAI, Perplexity, Gemini and Claude APIs with your own keys. Zero dependencies, MCP server.
onetake
Motion films that never cut to the next slide: every beat grows out of the one before, one continuous camera, continuity measured by an oracle. A Claude Agent Skill for product launch films and feature demos.
评测前，你应该知道
自动评测用于降低初筛成本，不替代代码审计、渗透测试或生产环境验证。
评测会安装或执行项目代码吗？+
不会。当前系统只读取公开元数据与高信号文本文件并执行静态检查，不克隆执行项目代码。静态评测不能替代人工安全审计。
Skill、MCP Server 和 Agent Pack 使用同一套结论吗？+
评分维度一致，报告会保留项目类型并依据实际证据解释结论。MCP 项目不会因为名称被宣称已通过协议兼容性测试。
免费账户可以评测多少次？+
登录用户每周可发起 10 次新评测。查看公开报告或命中仍然有效的缓存报告不重复消耗额度。
支持哪些项目来源？+
目前支持公开 GitHub 仓库、npm 包和 PyPI 包。系统会验证来源并只使用能够取得的公开证据。
用一份真实报告，替代一次盲选
登录后每周可发起 10 次新评测；报告公开可查，评分方法和自动化边界透明。