AI Skills 开发安全最佳实践

为什么安全如此重要？

AI Skills 具有访问用户数据和外部系统的能力，这意味着安全漏洞可能造成严重后果。本文总结了 Skills 开发中的关键安全实践。

1. 最小权限原则

你的 Skill 只应请求完成任务所需的最少权限。例如，一个只需要读取文件的 Skill 不应请求写入权限。

2. 输入验证

永远不要信任来自 AI 模型的输入。即使输入来自「可信」的 AI，也需要进行严格的参数验证：

检查参数类型和范围

过滤特殊字符，防止注入攻击

对文件路径进行规范化处理

3. 沙箱执行

涉及代码执行的 Skills 必须在沙箱环境中运行：

使用容器隔离

限制网络访问

设置资源使用上限（CPU、内存、磁盘）

4. 数据保护

不在日志中记录敏感信息

使用加密存储凭证

实现数据最小化——只保留必要的数据

5. 安全审计

定期进行代码审查

使用自动化安全扫描工具

建立漏洞响应流程

SkillNav 安全评分

SkillNav 为每个 Skill 提供安全评分，帮助用户评估风险。评分基于权限请求、代码审计和社区反馈等多维度指标。