curl -L -o lgd-three-laws-auditor.skill "https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/923817d3-6144-4ad1-91b3-ebbaac401fae/download?platform=ClaudeCode"
{
"tool": "download_skill",
"arguments": {
"skill_id": "923817d3-6144-4ad1-91b3-ebbaac401fae",
"platform": "ClaudeCode"
}
}
{
"mcpServers": {
"skill-store": {
"url": "https://aiskillstore.io/mcp/"
}
}
}
当用户问『我的 AI 系统合不合规 / 怎么评判 AI 治理水平 / agent 要不要上治理护栏』，或要落地『有籍·有证·有门禁』时用。把 LGD 三律做成一套可自评的标准 rubric（有籍=身份/版本/血缘/责任四项登记；有证=六类证据工件齐备；有门禁=触发/评审/放行/复盘四道门），输入系统描述即出评分卡+改进项。LGD 三律同时是一套可复用的治理标准定义（rubric），供团队与行业对照自评。触发词：LGD 三律、有籍有证有门禁、凡自治之物、AI 合规自评、AI 治理标准、agent 治理护栏、三律审计。
호환 플랫폼: windows macos linux
검사 결과: ["USK v3 경고: input_schema.type이 'object'가 아닙니다", "USK v3 경고: output_schema.type이 'object'가 아닙니다", 'USK v3 경고: 이 스킬은 자동 변환 조건을 충족하지 않아 manual_install로 처리됩니다']
✅ 보안 위험 항목이 발견되지 않았습니다.
AI 검수 단계
발견된 문제
스킬의 Python 코드는 현재 보이는 부분만으로는 악의적인 동작이나 난독화가 발견되지 않았습니다. 순수하게 AI 거버넌스 자가 진단 도구의 목적에 부합하는 것으로 보입니다. 그러나 메타데이터의 `permissions` 선언이 `allowed-tools` 목록, `input_schema`의 파일 경로 입력, 그리고 `risk_rationale`에서 명시된 'API 호출/파일 읽기쓰기/로컬 실행' 가능성과 정면으로 충돌합니다. 이는 스킬이 실제로는 파일 시스템 접근, 네트워크 통신, 또는 서브프로세스 실행 권한을 필요로 하거나 사용할 수 있음을 시사하지만, `permissions` 필드에서는 모두 `false`로 선언되어 있습니다. 이러한 불일치는 스킬의 보안 프로필을 오해하게 만들 수 있으므로, `permissions` 필드를 스킬의 실제 기능에 맞게 수정하거나, `allowed-tools` 및 `risk_rationale`을 `permissions`에 맞게 조정하는 등의 명확화가 필요합니다. 또한, `heuristic_scan` 함수의 코드 누락으로 인해 전체 코드에 대한 검토가 불가능하여 'approved' 결정을 내리기 어렵습니다. 따라서 관리자의 추가 검토 및 메타데이터 수정이 필요하다고 판단하여 'pending'으로 분류합니다. 선언된 `risk_tier`는 'medium'이며, 그 근거가 파일 시스템 및 API 접근을 포함하고 있어, 메타데이터가 수정된다면 해당 위험 수준은 적절할 것으로 보입니다.
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