NVIDIA SkillSpector nedir? Skill güvenlik tarayıcısı: kurulum, komutlar, risk puanı, lisans ve veri

Yüklemeden önce bir skill'i SkillSpector'a verirsin (Git deposu, URL, zip, klasör ya da tek dosya); hızlı statik kontroller yapar, isteğe bağlı bir yapay zekâ modeliyle anlamsal analiz ekler ve 0–100 arası risk puanı ile "bu skill yüklenmeli mi?" sorusuna öneri verir. NVIDIA'nın açık kaynak (Apache 2.0) güvenlik tarayıcısı; Claude Code, Codex ve MCP skill'leri için. Komut satırı aracıdır (Python 3.12 ve üstü), PyPI'de değil GitHub'dan kurulur. Yapay zekâ analizi varsayılan olarak açıktır ve dosya içeriğini seçtiğin sağlayıcıya gönderir; yerelde kalmak için --no-llm kullanılır. Sandbox değildir.

Ne yapar: Ajan skill'ini yüklemeden önce güvenlik açısından tarar
Ücretsiz: Evet, Apache 2.0; LLM kullanırsan sağlayıcı ücreti sende
Kodsuz: Hayır; komut satırı
Gerekli: Python 3.12–3.14, uv ya da pip
Veri: LLM açıkken dosya içeriği sağlayıcıya gider
Sürüm: 2.12.0 (23 Eylül 2026)
Türkçe: İngilizce dışı içerikte kaçırabilir

SkillSpector nedir, ne işe yarar? Kodsuz kullanabilir miyim?

Yapay zekâ ajanları (Claude Code, Codex, Gemini CLI gibi) skill adı verilen paketleri kullanır: bir talimat dosyası ve çoğu zaman betikler. README, bu skill'lerin “örtük güvenle ve çok az incelemeyle” çalıştığını söylüyor ve bir araştırma veri setine dayanarak incelenen 31.132 skill'in %26,1'inde güvenlik açığı, %5,2'sinde muhtemel kötü niyet bulunduğunu yazıyor (README'nin kendi araştırma alıntısı). SkillSpector tam da şunu soruyor: “Bu skill'i yüklemek güvenli mi?” Yüklemeden önce taranır; skill hiçbir zaman çalıştırılmaz.

Skill'i yüklemeden önce taramakNe alırsın: Risk raporuAyrı kurulum gerekir Risk puanı ve öneri almakNe alırsın: Puan, öneri, bulgu listesiAyrı kurulum gerekir Ajanın içinden tarama (MCP)Ne alırsın: Yapılandırılmış kararAyrı kurulum gerekir

Kodsuz kullanabilir miyim?

Hayır. SkillSpector bir komut satırı aracı ve Python kütüphanesi; arayüzlü ya da bulut sürümü resmî kaynakta yok. Python kurmak istemiyorsan README, aynı komutları Docker ile çalıştırmayı gösteriyor (yine terminalden). Bir ajanın içinden de çağrılabiliyor (MCP sunucusu).

Kime yarar: ajan skill'lerini ya da MCP sunucularını internetten indirip kuran geliştiriciler; kendi skill'ini yayımlamadan önce kontrol etmek isteyenler; şirket içi skill kataloğunu denetleyen ekipler. SkillSpector, NVIDIA'nın “Verified Skills” hattının parçası; NVIDIA belgesi ayrıca yayın öncesi değerlendirme aracı SkillEvaluator'ın ilk katmanı olduğunu söylüyor.

SkillSpector nasıl kurulur? Hangi donanım ve yazılım gerekir?

Yalnız komut satırı› uv tool install git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git

MCP sunucusu da istiyorsan› uv tool install 'skillspector[mcp] @ git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git'

Sonra güncelle› uv tool update skillspector

Klonla ve kur

› git clone https://github.com/NVIDIA/skillspector.git
cd skillspector
uv venv .venv && source .venv/bin/activate
make install

README make hedeflerini kullanıyor (uv varsa uv, yoksa pip). Windows'ta sanal ortamı .venv\Scripts\activate ile etkinleştiriyorsun (geliştirme kılavuzundaki not); make Windows'ta varsayılan değil.

İmajı yerelde derle (depoyu klonladıktan sonra, depo klasöründe)› docker build -t skillspector .

Klasörü tara› docker run --rm -v "$PWD:/scan" skillspector scan ./my-skill/ --no-llm

Python: 3.12, 3.13 ya da 3.14 (paket tanımı >=3.12,<3.15).
Sürüm: pyproject'e göre 2.12.0; GitHub'daki son sürüm etiketi v2.12.0, 23 Eylül 2026. Paket sınıflandırıcısı “Alpha” diyor.
PyPI: pip install skillspector çalışmaz; PyPI'de bu adla bir paket yok (15.10.2026). Kurulum GitHub'dan.
Donanım: resmî asgari RAM/CPU yok; GPU gerekmez. Yerel model (Ollama) kullanırsan onun gereksinimleri geçerli.

README kurulumun üçüncü taraf açık kaynak yazılımları da indirip kuracağını uyarıyor; lisanslarını kullanmadan önce gözden geçir.

SkillSpector nasıl kullanılır? Komutlar ve risk puanı

Skill'i bulKlasör, tek SKILL.md, zip ya da Git adresi.

Taraskillspector scan <hedef>

Raporu oku0–100 puan ve öneri: SAFE, CAUTION, DO NOT INSTALL.

Tarama skill'i çalıştırmaz; yalnız içeriğini inceler.

Hazır örnek: yerel bir skill'i yapay zekâsız (hızlı) tara› skillspector scan ./my-skill/ --no-llm

Ne yapmak istiyorsun	Komut (README)
Klasörü tara	`skillspector scan ./my-skill/`
Tek dosyayı tara	`skillspector scan ./SKILL.md`
Git deposunu tara	`skillspector scan https://github.com/user/my-skill`
Zip'i tara	`skillspector scan ./my-skill.zip`
Raporu JSON olarak yaz	`skillspector scan ./my-skill/ --format json --output report.json`
Markdown / SARIF raporu	`--format markdown --output report.md` ya da `--format sarif --output report.sarif` (CI ve IDE araçları için)
Bilinen bulguları kabul et (baseline)	`skillspector baseline ./my-skill/ -o .skillspector-baseline.yaml`, sonra `scan ... --baseline .skillspector-baseline.yaml`
Bazı dosyaları kapsam dışı bırak	`skillspector scan ./my-skill --exclude 'tests/*'`
Ajanın içinden çağır (MCP)	`claude mcp add skillspector -- skillspector mcp`

Puan	Seviye	Öneri
0–20	LOW	SAFE
21–50	MEDIUM	CAUTION
51–80	HIGH	DO NOT INSTALL
81–100	CRITICAL	DO NOT INSTALL

Puan, bulguların ağırlığından hesaplanır: kritik +50, yüksek +25, orta +10, düşük +5; çalıştırılabilir betik varsa ×1,3. Çıkış kodu CI için sabit bir sözleşme: 0 tarama bitti ve puan 50 ya da altı; 1 puan 50'nin üstünde ya da seçtiğin katı kapılardan biri (--fail-on-findings, --fail-on-incomplete, --min-coverage) devreye girdi; 2 hata (bozuk girdi, okunamayan kaynak). Varsayılan olarak SAFE ve CAUTION ikisi de 0 döner; sıkı kapı için bu bayraklar ya da JSON'daki recommendation alanı kullanılır.

MCP sunucusu tek bir araç sunuyor: scan_skill. stdio taşımasında README'deki “initialize” takılması (issue #199) hâlâ geçerli; HTTP taşıması kimlik doğrulaması olmadan yalnız yerel (loopback) adreste çalışır. Uzak erişim için önüne kimlik doğrulayan bir proxy koyman gerekiyor.

Yapay zekâ analizi nasıl ayarlanır? Verim nereye gidiyor?

SkillSpector iki aşamalı çalışır: önce hızlı, kesin statik kontroller (kalıp eşleştirme, Python AST, YARA); sonra isteğe bağlı bir yapay zekâ modelinin skill'in söylediği ile yaptığını karşılaştırması (anlamsal analiz). README'ye göre LLM analizi varsayılan olarak açık; kapatmak için --no-llm.

Dosya içeriği sağlayıcıya gider

README “Trust model”: LLM analizi açıkken, analize uygun dosya içerikleri seçtiğin SKILLSPECTOR_PROVIDER uç noktasına gönderilir. İçeriği yerelde tutmak için --no-llm (yalnız statik analiz) ya da yerel bir model (Ollama) kullan.

Bağımlılık adları OSV.dev'e gider

Tedarik zinciri kontrolü (SC4), skill'in bildirdiği paket adı ve sürümlerini bilinen açıklar için OSV.dev'e sorar; --no-llm ile de çalışır. Dosya içeriği değil, bağımlılık adı gider. Erişim yoksa küçük bir yerleşik listeye düşer.

Maliyet

Araç ücretsiz; bulut sağlayıcı kullanırsan o sağlayıcının API ücretini sen ödersin. Sağlayıcının veriyi eğitimde kullanıp kullanmadığı o sağlayıcının şartlarına bağlı; README bu konuda bir şey yazmıyor.

`SKILLSPECTOR_PROVIDER` değeri	Gereken (README)
openai	`OPENAI_API_KEY` (isteğe bağlı `OPENAI_BASE_URL`)
anthropic	`ANTHROPIC_API_KEY`
bedrock	AWS kimlik bilgisi (`AWS_PROFILE`, `AWS_REGION`)
nv_build	`NVIDIA_INFERENCE_KEY` (build.nvidia.com)
gemini	`GOOGLE_CLOUD_PROJECT` ve Google Cloud kimlik doğrulaması
azure_openai	`AZURE_OPENAI_API_KEY` ve `AZURE_OPENAI_ENDPOINT`
ollama	Anahtar yok; yerel sunucu (`OLLAMA_BASE_URL`)
openai_compatible	`SKILLSPECTOR_COMPAT_API_KEY` ve `SKILLSPECTOR_COMPAT_BASE_URL` (vLLM, llama.cpp vb.)
claude_cli, gemini_cli, opencode_cli	Yerel CLI kimlik doğrulaman; anahtar gerekmez

Örnek (README, bash)

› export SKILLSPECTOR_PROVIDER=anthropic
export ANTHROPIC_API_KEY=anahtarın
skillspector scan ./my-skill/

Her sağlayıcının varsayılan modeli README'de ve sık değişiyor; SKILLSPECTOR_MODEL ile değiştirilir. codex_cli sağlayıcısı, salt-okunur sandbox'ı ana makine dosyalarını okumaya izin verdiği için devre dışı. Komutlar bash içindir; Windows PowerShell karşılığı $env:ADI = "değer".

SkillSpector ücretsiz mi? Lisans ve ticari kullanım

Yapabilirsin

Ticari kullanım, değiştirme, kopyalama ve dağıtma (Apache 2.0)
Patent kullanım hakkı, lisansı veren katkıcıdan (Apache 2.0 madde 3)
Kendi kuruluşunun içinde ya da CI hattında tarama (lisans kota koymaz)

Yasak

Telif ve lisans bildirimini silmek (kopyaları dağıtırken korunmalı)
NVIDIA adını ve markalarını izinsiz kullanmak (Apache 2.0 madde 6)
Garanti beklemek: yazılım “olduğu gibi” sunuluyor

Maliyet: yazılım ücretsiz. Para yalnız seçtiğin LLM sağlayıcısına gidebilir (buluttaysa jeton başına); --no-llm ile hiç ücret doğmaz. Araç için hesap açmak ya da kayıt olmak gerekmez (LLM sağlayıcısının kendi anahtarı dışında). Güncelleme sende: uv tool update skillspector.

Lisans özeti Apache License 2.0 metnindendir ve hukuki görüş değildir. Taranan skill'lerin kendi lisansları ayrıca geçerlidir.

SkillSpector neyi yakalamaz? Türkçe içerik ve sınırlar

Skill'i çalıştırmadan taramaVar	Analiz statik (kalıp eşleştirme, Python AST, YARA) artı isteğe bağlı LLM; skill'in kodu hiç çalıştırılmaz.
Türkçe ya da İngilizce dışı içerikKısmen	README sınırlar listesinde “İngilizce dışı içerikte kalıpları kaçırabilir” diyor. Toplu tarayıcı Çince, Japonca ve Korece için çok dilli algılama yazıyor; Türkçe belirtilmemiş. Türkçe skill'lerde LLM analizi ek güvence olabilir ama başarımı ölçülmemiş.
Görsellerdeki metinYok	README: görsel tabanlı saldırıları analiz edemez.
Şifreli ya da derlenmiş kodYok	Derlenmiş ya da şifreli içerik analiz edilemez.
Çalışma zamanı davranışıYok	Yalnız statik analiz; dinamik çalıştırma yok.
Koruma / izolasyonYok	“Defense-in-depth, sandbox değil”: yüklemeye karar verdiğin skill'i izole etmez.
Windows desteğiNet değil	README işletim sistemi desteğini açıkça yazmıyor; geliştirme kılavuzu Windows etkinleştirme komutunu gösteriyor.

Rapordaki puan bir garanti değil: SAFE, “tarayıcı bir şey bulamadı” demektir. Seçili dosyalar kapsam dışı bırakıldıysa ya da analiz eksik kaldıysa kapsam “kısmi” sayılır ve SAFE verilmez; sıkı kapı için --fail-on-incomplete kullan. Yanlış alarmlar için baseline (bilinen bulguları kabul etme) var.

Desen sayısı kaynaklara göre değişiyor: GitHub README 71 desen ve 17 kategori, NVIDIA belge sayfası 68 desen diyor. Araç “Alpha” sınıflandırmasında ve sık güncelleniyor (v2.11.0 28 Ağustos, v2.12.0 23 Eylül 2026); kural kümesi sürüme göre değişir.

Sık sorulan sorular

SkillSpector nedir, ne işe yarar?

NVIDIA'nın açık kaynak güvenlik tarayıcısı. Claude Code, Codex ve MCP gibi yapay zekâ ajanı skill'lerini yüklemeden önce tarar; 0–100 risk puanı ve SAFE, CAUTION ya da DO NOT INSTALL önerisi verir.

SkillSpector nasıl kurulur?

PyPI'de yok; GitHub'dan kurulur: uv tool install git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git. Python 3.12 ile 3.14 arası gerekir. Python istemiyorsan Docker ile de çalışır.

SkillSpector ücretsiz mi?

Evet, Apache 2.0 lisanslı açık kaynak. Yapay zekâ analizi için bulut sağlayıcı kullanırsan onun API ücreti sana ait; --no-llm ile ücret çıkmaz.

SkillSpector verilerimi bir yere gönderiyor mu?

LLM analizi açıkken analize uygun dosya içerikleri seçtiğin sağlayıcıya gider; --no-llm ile içerik yerelde kalır. Bağımlılık adları ve sürümleri ise her durumda OSV.dev'e sorulur.

SkillSpector SAFE derse skill kesin güvenli midir?

Hayır. Araç sandbox değil; yalnız statik analiz ve isteğe bağlı LLM yapar, İngilizce dışı içerik ve görsellerdeki metni kaçırabilir. SAFE, bir şey bulunamadı demektir.

SkillSpector'ı Claude Code'dan nasıl kullanırım?

MCP sunucusu olarak: [mcp] ekiyle kur ve claude mcp add skillspector -- skillspector mcp komutuyla ekle. Sunucu scan_skill aracını sunar.

İlgili rehberler

Kaynaklar

Resmî kaynaklarda net olmayanlar: Windows ve macOS için resmî destek ifadesi · Türkçe skill'lerde başarım · resmî asgari donanım · desen sayısı (71 ya da 68) · LLM sağlayıcısının verini eğitimde kullanıp kullanmadığı (sağlayıcıya bağlı, README yazmıyor) · bir PyPI sürümü planı. Her biri ilgili bölümde ne yapabileceğinle birlikte yazılı.