제공된 스킬 메타데이터와 코드 파일(`scripts/crypto_guard.py`)을 분석한 결과, 다음과 같은 판단을 내렸습니다. 1. **선언된 permissions과 실제 코드 일치 여부:** * 메타데이터의 `permissions` 필드는 `network: false`, `filesystem: false`, `subprocess: false`로 명확히 선언되어 있습니다. * 제공된 Python 코드(`scripts/crypto_guard.py`)는 `argparse`, `json`, `sys`와 같은 표준 라이브러리만을 사용하며, 파일 읽기/쓰기(`open()`), 네트워크 통신(`requests`, `urllib`, `socket` 등), 외부 프로세스 실행(`subprocess`, `os.system` 등)을 수행하는 코드가 전혀 없습니다. 즉, 실제 코드는 선언된 `permissions`를 완벽하게 준수합니다. * **문제점:** 메타데이터의 `risk_rationale` 필드에는 '호출 API/파일 읽기/쓰기/로컬 실행'이 언급되어 있으며, `allowed-tools` 필드에는 'Read, Glob, Grep, Bash, Write, WebFetch'가 포함되어 있습니다. 이는 스킬 자체의 `permissions` 선언 및 실제 코드의 동작과 직접적으로 모순됩니다. 그러나 이 스킬은 순수하게 인자로 받은 텍스트를 처리하고 결과를 표준 출력으로 내보내는 로컬 연산만을 수행하므로, `risk_rationale`과 `allowed-tools`는 이 스킬의 직접적인 위험보다는 에이전트 플랫폼의 일반적인 정책 또는 에이전트가 이 스킬을 활용할 때 잠재적으로 사용할 수 있는 도구를 설명하는 것으로 보입니다. 스킬 자체의 보안 관점에서는 `permissions`와 코드의 일치 여부가 더 중요합니다. 2. **악의적 목적의 코드 여부:** * 코드는 LGD 삼율에 기반한 텍스트 분석 및 점수 계산 로직으로 구성되어 있으며, 난독화되거나 악의적인 목적으로 보이는 코드는 발견되지 않았습니다. 3. **선언되지 않은 외부 통신 여부:** * 코드는 외부 네트워크 통신을 시도하지 않습니다. 4. **사용자 데이터 무단 수집/전송 여부:** * 코드는 사용자로부터 입력받은 데이터를 처리하고 결과를 출력할 뿐, 어떠한 형태로든 데이터를 수집하거나 외부로 전송하지 않습니다. 5. **코드 품질 및 목적 일치 여부:** * 코드는 명확하고 가독성이 높으며, '개인정보 보호 및 AI 거버넌스 준수 여부를 평가하는 합규守门器(compliance gatekeeper)'라는 스킬의 목적에 충실하게 구현되어 있습니다. **결론:** 스킬의 실제 코드는 파일 시스템, 네트워크, 서브프로세스 접근 권한을 전혀 사용하지 않는 순수 로컬 연산 도구입니다. 메타데이터의 `risk_rationale` 및 `allowed-tools` 필드에 일부 불일치가 있지만, 이는 스킬 자체의 보안 위험으로 이어지지 않으며, `permissions` 필드와 코드의 일관성을 고려할 때 안전하다고 판단됩니다. 따라서 `approved`로 승인하며, 실제 코드의 동작을 기준으로 `low` 위험 수준으로 평가합니다.