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agent-boarding-pass

v1.0.0 approved 오늘 업데이트
✅ Verified
⬇ 다운로드 설치 가이드↓
🤖 에이전트용 설치 명령 (curl / MCP / Claude Desktop)
▸ curl 한 줄 다운로드
curl -L -o agent-boarding-pass.skill   "https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/33bdb6f9-2cf3-46f6-87d0-afd856cb5993/download?platform=ClaudeCode"
▸ MCP 도구 호출 (Skill Store MCP 등록 시)
{
  "tool": "download_skill",
  "arguments": {
    "skill_id": "33bdb6f9-2cf3-46f6-87d0-afd856cb5993",
    "platform": "ClaudeCode"
  }
}
▸ Claude Desktop / Cursor MCP 설정 (1회)
{
  "mcpServers": {
    "skill-store": {
      "url": "https://aiskillstore.io/mcp/"
    }
  }
}
📖 에이전트용 전체 API 가이드: /llms.txt  ·  MCP server card

agent-boarding-pass — 给任何 AI 智能体签发一张可验证的『登机牌』:身份 + 证据哈希 + 权限白名单 + 有效期,SHA-256 防篡改;一条命令验真(指纹重算 + 过期校验)。可整张贴进 system prompt / 仓库 / 工单。 适用场景:当需要智能体登机牌能力时使用本技能;触发词:agent-boarding-pass。

# agent-boarding-pass # AI 治理

기본 정보

소유자 👤 Steven Zhao 카테고리 — 등록일 2026-10-16 최종 업데이트 2026-10-16 최신 버전 1.0.0 패키지 날짜 2026-10-16 검증 상태 approved 다운로드 수 0회 체크섬 (SHA256) 25992e3b898e13c99795aef7147557e7698485d5e36666c8ded94789afef610b

설치 방법

1
openclaw_skill_manager.py로 스킬을 설치합니다.
python openclaw_skill_manager.py --install agent-boarding-pass
2
설치 확인
python openclaw_skill_manager.py --list-installed
3
특정 버전 설치 (선택)
python openclaw_skill_manager.py --install agent-boarding-pass --version 1.0.0
1
스킬 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/skills/33bdb6f9-2cf3-46f6-87d0-afd856cb5993/download
2
Claude Code commands 디렉터리에 배치합니다.
unzip agent-boarding-pass.skill -d ~/.claude/commands/agent-boarding-pass/
3
Claude Code에서 슬래시 커맨드로 사용합니다.
/agent-boarding-pass
1
Agent Skills 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/33bdb6f9-2cf3-46f6-87d0-afd856cb5993/download?platform=ClaudeCodeAgentSkill
2
Claude Code skills 디렉터리에 압축을 해제합니다.
unzip agent-boarding-pass-agent-skill-*.skill -d ~/.claude/skills/agent-boarding-pass/
3
Claude Code를 재시작하면 세션 시작 시 자동으로 로드됩니다. 슬래시 커맨드 없이 자연어로 사용 가능합니다.
1
Cursor 변환 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/33bdb6f9-2cf3-46f6-87d0-afd856cb5993/download?platform=Cursor
2
압축 해제 후 영구 위치에 저장합니다.
unzip agent-boarding-pass-cursor-*.skill -d ~/.cursor/skills/agent-boarding-pass/
3
.cursor/mcp.json에 MCP 서버 설정을 추가하고 Cursor를 재시작합니다.
cat ~/.cursor/skills/agent-boarding-pass/cursor_mcp_config.json
1
Gemini CLI 변환 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/33bdb6f9-2cf3-46f6-87d0-afd856cb5993/download?platform=GeminiCLI
2
압축 해제 후 영구 위치에 저장합니다.
unzip agent-boarding-pass-geminicli-*.skill -d ~/.gemini/skills/agent-boarding-pass/
3
~/.gemini/settings.json에 MCP 서버 설정을 추가하고 Gemini CLI를 재시작합니다.
cat ~/.gemini/skills/agent-boarding-pass/gemini_settings_snippet.json
1
Codex CLI 변환 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/33bdb6f9-2cf3-46f6-87d0-afd856cb5993/download?platform=CodexCLI
2
압축 해제 후 영구 위치에 저장합니다.
unzip agent-boarding-pass-codexcli-*.skill -d ~/.codex/skills/agent-boarding-pass/
3
~/.codex/config.toml에 MCP 서버 설정을 추가하고 Codex CLI를 재시작합니다.
cat ~/.codex/skills/agent-boarding-pass/codex_config_snippet.toml
1
REST API로 스킬 패키지를 다운로드합니다.
GET https://aiskillstore.io/v1/skills/33bdb6f9-2cf3-46f6-87d0-afd856cb5993/download
2
에이전트 플랫폼의 skills 디렉터리에 배치합니다.
cp agent-boarding-pass.skill ./skills/
3
설치 가이드 API로 플랫폼별 상세 정보를 조회합니다.
GET https://aiskillstore.io/v1/skills/33bdb6f9-2cf3-46f6-87d0-afd856cb5993/install-guide?platform=CustomAgent

보안 검증 보고서

검증 결과 APPROVED

검사 결과: ["메타데이터 경고: 권장 필드 없음: 'platform_compatibility' (SKILL.md v2 권장)", "메타데이터 경고: 권장 필드 없음: 'requirements' (SKILL.md v2 권장)", "메타데이터 경고: 권장 필드 없음: 'changelog' (SKILL.md v2 권장)", '정보: spec: usk/1.0 미선언 — v2 패키지로 처리됩니다. 자동 변환 및 에이전트 검색 기능을 사용하려면 USK v3로 업그레이드하세요.']

✅ 보안 위험 항목이 발견되지 않았습니다.

AI 검수 단계

검수 주체 gemini 위험도 🟡 보통 검수 요약 AI 에이전트의 '등기표'를 발급하고 검증하는 스킬로, 파일 시스템 읽기/쓰기 권한을 사용하며, 선언된 권한과 코드의 목적이 일치합니다.
판단 근거

제공된 스킬 메타데이터와 코드 파일을 분석한 결과, 다음과 같은 판단을 내렸습니다. 1. **선언된 권한과 코드 일치 여부:** 스킬 메타데이터의 `allowed-tools`에는 'Read, Glob, Grep, Bash, Write, WebFetch'가 선언되어 있습니다. 제공된 코드 스니펫(`scripts/agent_boarding_pass.py`)은 `pathlib` 모듈을 사용하여 파일 시스템에서 증거 파일을 읽고(`read_text`), 생성된 등기표를 파일로 저장하며(`write_text`, `mkdir`), 이는 'Read' 및 'Write' 권한 사용과 일치합니다. 코드 스니펫에는 'Glob', 'Grep', 'Bash', 'WebFetch'의 직접적인 사용은 보이지 않지만, 스킬의 'AI 거버넌스' 목적과 `risk_rationale`에서 'API 호출/파일 읽기/쓰기/로컬 실행'을 언급하며 'medium' 위험 등급을 부여한 점을 고려할 때, 이러한 권한 선언은 스킬의 잠재적 확장성 또는 더 넓은 기능 범위에 대한 의도로 해석될 수 있습니다. 현재 코드만으로는 악의적인 사용을 발견할 수 없습니다. 2. **악의적 목적의 코드 여부:** 코드는 SHA-256 해싱, JSON 직렬화/역직렬화, 파일 입출력 등 표준 라이브러리 기능을 사용하여 등기표를 생성하고 검증하는 데 집중되어 있습니다. 데이터 탈취, 시스템 파괴, 난독화 등 악의적인 목적의 코드는 발견되지 않았습니다. 3. **선언되지 않은 외부 통신 여부:** 제공된 코드 스니펫에는 `requests`, `urllib` 등 외부 네트워크 통신을 수행하는 코드가 포함되어 있지 않습니다. `WebFetch` 권한은 선언되었으나, 현재 코드에서는 사용되지 않습니다. 4. **사용자 데이터 무단 수집/전송 여부:** 스킬은 사용자가 제공하는 '증거' 데이터(파일 경로 또는 문자열)를 처리하고, 그 결과를 바탕으로 '등기표'를 생성하여 사용자에게 반환하거나 지정된 파일에 저장합니다. 사용자 데이터를 무단으로 수집하거나 외부로 전송하는 행위는 발견되지 않았습니다. 5. **코드 품질:** 코드는 명확하고, 주석이 잘 달려 있으며, 표준 Python 라이브러리를 사용하여 스킬의 목적에 부합하는 기능을 안정적으로 수행합니다. 오류 처리 로직도 포함되어 있습니다. **결론:** 스킬은 AI 에이전트의 보안 및 거버넌스 강화를 목적으로 하며, 선언된 권한 범위 내에서 파일 시스템 접근을 수행합니다. 현재 코드에서는 악의적인 행위나 보안 취약점이 발견되지 않았습니다. `risk_tier`가 'medium'으로 자체 평가된 점과 그 근거도 합리적입니다. 따라서 'approved'로 판단합니다.

버전 히스토리

버전 USK v3 검증 상태 패키지 날짜 다운로드 변경사항
v1.0.0 — approved 2026-10-16 ⬇ 0 —

리뷰 & 평점

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