1. 基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 名称 | llm-security-semgrep-skills |
| 项目自述名称 | llm-security（收录于 semgrep/skills 合集仓库） |
| 作者/维护者 | Semgrep, Inc.（原创作者 Drew Dennison，@DrewDennison） |
| 来源链接 | https://github.com/semgrep/skills/tree/main/skills/llm-security |
| 许可证 | Semgrep Rules License v1.0（自定义许可，允许内部使用与修改，禁止再分发/转售；GitHub API 获取） |
| GitHub Stars | 248（合集仓库整体数据，非单技能专属，GitHub API 获取） |
| Forks | 28（同上，GitHub API 获取） |
| 最新版本 | 未见独立版本号；仓库整体自述 Beta，技能内 AGENTS.md 标注 “Version 1.0”（2026-04），来自 README 与 AGENTS.md |
| 安装方式 | npx skills add semgrep/skills（安装整个合集）或 npx skills add https://github.com/semgrep/skills --skill llm-security（仅安装本技能） |
2. 功能介绍与亮点
面向构建 LLM/RAG 应用的开发者，把 OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 的十类风险转成 Agent 编码时可直接遵循的安全规则：
- 十类风险全覆盖：Prompt Injection、敏感信息泄露、模型供应链、数据/模型投毒、输出处理不当（Critical）；越权代理、系统提示泄露、向量/嵌入弱点、误导信息、无限制资源消耗（High）
- 主动触发：检测到项目导入
openai、anthropic、langchain、llamaindex等库时自动介入，不需用户显式提问 - 每类风险附对应防护要点（如输入校验、最小权限、人工复核关卡），并关联 MITRE ATLAS、NIST AI RMF 等外部框架供深入参考
- 规则文件为纯 Markdown，无需额外工具即可阅读与复用
3. 适用场景
所属分类：安全与合规
适合正在开发聊天机器人、RAG 检索系统、带工具调用能力的 Agent、或任何调用 LLM API 的应用的开发者；尤其适合没有专职 AI 安全团队、需要一份可直接照做的检查清单的中小团队，可在编码或代码评审阶段用作主动安全把关。
4. 跨 Agent 兼容性
- Claude Code：✅ 原生——纯 Markdown SKILL.md + 规则文件，符合 Agent Skills 规范
- Codex：✅ 原生——仓库为每个技能生成专属 AGENTS.md 供 Codex 读取
- OpenClaw / Hermes Agent：❓ 未验证——公开材料未见相关说明
5. 推荐理由
把 OWASP 刚发布的 LLM 应用风险清单，转成开发者写 Agent/RAG 代码那一刻就会被提醒的安全护栏，而不是等应用上线后靠人工审计才发现问题；对没有专职 AI 安全人员的团队，相当于一份免费、可直接执行的 LLM 安全检查清单。
6. 评分
| 维度 | 分数 | 说明 |
|---|---|---|
| 受欢迎程度 | 7 | Semgrep 为知名安全厂商官方出品；本技能已被至少 6 个独立 Agent Skills 目录/市场收录（含 mcpservers.org、playbooks.com、claudemarketplaces.com 等），第三方技术博客 BrightCoding 有专段落引用本技能规则；仓库星数（248）属整个合集、不代表本技能自身热度，且本技能自身提交记录（3 次内容相关提交）少于同仓库的旗舰技能 code-security |
| 可用性 | 9 | 一条命令安装，也可单独安装本技能；SKILL.md/README/规则文件文档完整，10 类风险均附具体防护要点；无付费依赖、无需 API key；内容最近一次实质更新约 3 个月前 |
| 安全性 | 9 | 纯 Markdown 规则文档，不执行 shell、不联网外发、不要求任何凭据；抓取内容未见可疑指令；作者信誉良好（Semgrep 官方），License 明确 |
| 综合 | 8.3 | 三项均值 |
安全检查清单
| 检查项 | 结果 |
|---|---|
| ①shell 命令执行 | 无 |
| ②运行时联网外发 | 无 |
| ③API key/凭据要求 | 无 |
| ④可疑指令（prompt injection） | 未见 |
| ⑤作者/组织信誉 | Semgrep 官方，信誉良好 |
| ⑥License 是否明确 | 明确，禁止再分发或转售 |
| ⑦最近维护时间 | 约 3 个月前有实质更新，在窗口边缘 |
7. 跟同类 Skills 相比的优势
| Skill | 定位 | 依赖 | 差异 |
|---|---|---|---|
| llm-security（本技能） | LLM/RAG 应用专项安全指南 | 无外部工具 | 聚焦 AI 应用层十类风险，覆盖面窄但针对性强 |
| code-security（同仓库） | 通用编码安全指南（OWASP Top 10 + 基础设施） | 无外部工具 | 覆盖 SQL 注入、XSS 等通用漏洞与 Terraform/K8s 配置安全，场景更广但不含 LLM 专项风险 |
| semgrep（同仓库） | 运行 Semgrep 静态扫描、写自定义规则 | 需装 Semgrep CLI | 事后扫描代码库，与本技能“编码时主动预防”互补 |
| llm-security-tools 类第三方技能（各 Agent Skills 市场常见） | 多为围绕单一 LLM 安全工具（如某扫描器）的操作指南 | 通常需装配套 CLI/服务 | 本技能不依赖任何外部工具，纯知识型指南可直接复制使用 |
8. 用户评价
- BrightCoding（独立技术博客，2026-05-10）：文章专门引用本技能覆盖的风险类型，写道该技能“针对 Prompt Injection、敏感信息泄露、供应链攻击等 LLM 专项漏洞”提供防护指引，并特别指出其中“越权代理（excessive agency）防护”的设计能有效防止 LLM 擅自执行未授权操作；基调偏推广介绍，非中立评测。
该技能目前在第三方平台可查到的具名独立评价仅上述 1 条；另有多个 Agent Skills 目录/市场站点（如 mcpservers.org、playbooks.com）收录了本技能条目，但均为目录列表形式，未见具名评论内容。
9. 其他补充
同仓库还有 code-security、semgrep 两个姊妹技能，覆盖通用编码安全与本地扫描场景，可按需单独或组合安装（见第 7 章）。
10. 安装使用方式
# 安装整个 semgrep/skills 合集（含 code-security、llm-security、semgrep 三个技能）
npx skills add semgrep/skills
# 仅安装本技能
npx skills add https://github.com/semgrep/skills --skill llm-security安装后无需重启，Agent 检测到项目中出现 LLM/RAG 相关代码模式（如导入 openai、anthropic、langchain 等库）时会自动参考本技能规则；也可直接复制 skills/llm-security/ 目录到本地 Skill 目录手动安装。
11. 注意事项
- 仓库整体自述为 Beta 阶段软件，规则封装格式仍可能迭代变化
- License 允许内部使用与修改，禁止对外再分发或作为服务提供
- OpenClaw、Hermes Agent 兼容性未获直接证据，使用前建议自行验证
- 提供的是安全指导原则与检查清单，不能替代真实的安全扫描工具、渗透测试或专业人工评审