涵盖OpenClaw（SKILL.md YAML）、Claude Code（skill.json）、Cursor/Codex（manifest.json）和VS Code（package.json）生态系统。
概览
涵盖OpenClaw（SKILL.md YAML）、Claude Code（skill.json）、Cursor/Codex（manifest.json）和VS Code（package.json）生态系统。 文件列出了所有主要AI代理平台中代理AI技能的10大最关键安全风险。技能代表赋予代理实际影响的执行层：它们不仅定义代理可以访问哪些资源，还定义了代理如何自主地协调多步骤工作流程。 虽然大型语言模型（LLMs）和模型上下文协议（MCP）工具层的安全性被高度重视，但中间部分——体现在智能体技能中——已成为人工智能智能体生态系统中特别脆弱且保护不足的组成部分。本项目旨在弥合这一差距。 ： MCP = 模型如何与工具通信;AST10 = 这些工具实际执行的工作。 这并非理论上的未来风险。截至2026年第一季度，AI代理技能生态系统正面临积极攻击。
概述（AI 翻译）
人工智能代理技能的安全风险与缓解措施
涵盖OpenClaw（SKILL.md YAML）、Claude Code（skill.json）、Cursor/Codex（manifest.json）和VS Code（package.json）生态系统。
目录
- 概述
- 问题：一场已在进行中的危机
- 什么是智能技能？
- 事件时间线（2026年）
- 十大风险——摘要表
- 详细风险描述
- AST01 — 恶意技能
- AST02 — 供应链泄露
- AST03 — 过度特权技能
- AST04 — 不安全元数据
- AST05 — 不安全反串译
- AST06 — 弱隔离
- AST07 — 更新漂移
- AST08 — 扫描质量差
- AST09 — 无治理
- AST10 — 跨平台重用
- 通用技能格式提案
- 与现有OWASP项目的关系
- 入门指南
- 目标受众
- 项目状态与时间线
- 关键交付物
- 范围
- 领导与治理
- 关键研究与参考文献
- 许可证
概述
**OWASP代理技能十大（AST10）**记录了所有主要AI代理平台代理技能中最关键的安全风险十大。
本页由 AI 翻译，技术细节请以原文为准。
README
以下为原文 README 节选，完整内容请查看原文。
OWASP Agentic Skills Top 10
Security Risks and Mitigations for AI Agent Skills
Covering OpenClaw (SKILL.md YAML), Claude Code (skill.json), Cursor/Codex (manifest.json), and VS Code (package.json) ecosystems.
Table of Contents
- Overview
- The Problem: A Crisis Already in Progress
- What Are Agentic Skills?
- Incident Timeline (2026)
- The 10 Risks — Summary Table
- Detailed Risk Descriptions
- Universal Skill Format Proposal
- Relationship to Existing OWASP Projects
- Getting Started
- Target Audience
- Project Status and Timeline
- Key Deliverables
- Scope
- Leadership and Governance
- Key Research and References
- License
Overview
The OWASP Agentic Skills Top 10 (AST10) documents the 10 most critical security risks in agentic AI skills across all major AI agent platforms. Skills represent the execution layer that gives agents real-world impact: they define not just what resources agents can access, but how they orchestrate multi-step workflows autonomously.
While significant attention has been devoted to securing large language models (LLMs) and the Model Context Protocol (MCP) tool layer, the intermediate behavior layer—embodied in agentic skills—has emerged as a particularly vulnerable and under-protected component of the AI agent ecosystem. This project exists to close that gap.
Mental Model: MCP = how the model talks to tools; AST10 = what those tools actually do.
The Problem: A Crisis Already in Progress
推荐工具
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安装
npx skillfish add kenhuangus/agentic-skills-top-10