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agent-output-registry

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-output-registry.skill   "https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/c463ec8c-b549-4bf8-80da-68a94c363b0d/download?platform=ClaudeCode"
▸ MCP 도구 호출 (Skill Store MCP 등록 시)
{
  "tool": "download_skill",
  "arguments": {
    "skill_id": "c463ec8c-b549-4bf8-80da-68a94c363b0d",
    "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

当用户要『给 AI 产出溯源 / IP 归属 / 防篡改 / 审计留痕』,或担心『AI 生成内容说不清来源、被改了认不出、权属扯不清』时用。给每条 AI 产出发一张『籍』(户口):SHA-256 指纹 + 模型/版本/提示哈希 + 时间戳 + 权属,写入本地台账;支持 verify 证完整性、lookup 查归属、report 列全部。这是 LGD-I 有籍的落地执行器——把抽象的『有籍』变成每条产出可查的户口。触发词:AI 产出溯源、AI 内容登记、IP 归属、产出指纹、防篡改、审计留痕、有籍、产出户口。

# LGD # 有籍 # 溯源 # IP归属 # 防篡改 # 审计留痕 # AI产出 # 户口 # 指纹

기본 정보

소유자 👤 Steven Zhao 카테고리 — 등록일 2026-10-17 최종 업데이트 2026-10-17 최신 버전 1.0.0 패키지 날짜 2026-10-17 검증 상태 approved 다운로드 수 0회 체크섬 (SHA256) 601222bace7b10d801cd964a5bf6eb5361722bdad59ba48da614ebe3e00e27c2

설치 방법

1
openclaw_skill_manager.py로 스킬을 설치합니다.
python openclaw_skill_manager.py --install agent-output-registry
2
설치 확인
python openclaw_skill_manager.py --list-installed
3
특정 버전 설치 (선택)
python openclaw_skill_manager.py --install agent-output-registry --version 1.0.0
1
스킬 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/skills/c463ec8c-b549-4bf8-80da-68a94c363b0d/download
2
Claude Code commands 디렉터리에 배치합니다.
unzip agent-output-registry.skill -d ~/.claude/commands/agent-output-registry/
3
Claude Code에서 슬래시 커맨드로 사용합니다.
/agent-output-registry
1
Agent Skills 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/c463ec8c-b549-4bf8-80da-68a94c363b0d/download?platform=ClaudeCodeAgentSkill
2
Claude Code skills 디렉터리에 압축을 해제합니다.
unzip agent-output-registry-agent-skill-*.skill -d ~/.claude/skills/agent-output-registry/
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/c463ec8c-b549-4bf8-80da-68a94c363b0d/download?platform=Cursor
2
압축 해제 후 영구 위치에 저장합니다.
unzip agent-output-registry-cursor-*.skill -d ~/.cursor/skills/agent-output-registry/
3
.cursor/mcp.json에 MCP 서버 설정을 추가하고 Cursor를 재시작합니다.
cat ~/.cursor/skills/agent-output-registry/cursor_mcp_config.json
1
Gemini CLI 변환 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/c463ec8c-b549-4bf8-80da-68a94c363b0d/download?platform=GeminiCLI
2
압축 해제 후 영구 위치에 저장합니다.
unzip agent-output-registry-geminicli-*.skill -d ~/.gemini/skills/agent-output-registry/
3
~/.gemini/settings.json에 MCP 서버 설정을 추가하고 Gemini CLI를 재시작합니다.
cat ~/.gemini/skills/agent-output-registry/gemini_settings_snippet.json
1
Codex CLI 변환 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/c463ec8c-b549-4bf8-80da-68a94c363b0d/download?platform=CodexCLI
2
압축 해제 후 영구 위치에 저장합니다.
unzip agent-output-registry-codexcli-*.skill -d ~/.codex/skills/agent-output-registry/
3
~/.codex/config.toml에 MCP 서버 설정을 추가하고 Codex CLI를 재시작합니다.
cat ~/.codex/skills/agent-output-registry/codex_config_snippet.toml
1
REST API로 스킬 패키지를 다운로드합니다.
GET https://aiskillstore.io/v1/skills/c463ec8c-b549-4bf8-80da-68a94c363b0d/download
2
에이전트 플랫폼의 skills 디렉터리에 배치합니다.
cp agent-output-registry.skill ./skills/
3
설치 가이드 API로 플랫폼별 상세 정보를 조회합니다.
GET https://aiskillstore.io/v1/skills/c463ec8c-b549-4bf8-80da-68a94c363b0d/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 산출물 등록 및 추적 스킬로, 로컬 파일 시스템을 활용하며, 제공된 코드 스니펫은 안전하나 전체 코드 검토를 위해 Bash 및 WebFetch 권한 사용 방식 확인이 필요합니다.

발견된 문제

  • 제공된 코드 스니펫이 불완전하여 선언된 'Bash' 및 'WebFetch' 권한의 실제 사용 방식을 완전히 검토할 수 없습니다.
판단 근거

제공된 스킬 메타데이터와 코드 스니펫을 분석했습니다. **메타데이터 분석:** * **목적:** AI 산출물의 출처 추적, IP 귀속, 위변조 방지, 감사 기록을 위한 로컬 등록 시스템입니다. SHA-256 지문, 모델/버전/프롬프트 해시, 타임스탬프, 소유권 등을 기록합니다. * **선언된 도구 (`allowed-tools`):** 'Read, Glob, Grep, Bash, Write, WebFetch'가 선언되어 있습니다. 특히 'Bash'와 'WebFetch'는 시스템 명령 실행 및 네트워크 통신을 허용하므로 주의 깊게 검토해야 합니다. * **위험 등급 (`risk_tier`):** 'medium'으로 선언되어 있으며, 'API 호출/파일 읽기-쓰기/로컬 실행'을 이유로 들고 있습니다. 이는 'Bash' 및 'WebFetch' 사용 가능성을 뒷받침합니다. **코드 스니펫 분석 (`scripts/output_registry.py`):** * **기능:** SHA-256 해싱, 로컬 파일 시스템(registry/ 디렉토리)에 JSONL, CSV, Markdown 형식으로 데이터 저장, 명령줄 인자 파싱 등의 핵심 기능을 구현하고 있습니다. * **의존성:** `argparse, csv, hashlib, json, os, sys, datetime` 등 파이썬 표준 라이브러리만 사용하고 있어 '零依赖(纯 stdlib)'라는 설명과 일치합니다. * **보안:** 제공된 코드 스니펫 자체는 악의적인 동작(데이터 탈취, 시스템 파괴, 난독화 등)을 포함하고 있지 않습니다. 파일 경로 처리 및 해싱 로직은 스킬의 목적에 부합하며 안전하게 구현되어 있습니다. * **미완성 코드:** 코드 스니펫이 `... (이하 생략)`으로 끝나기 때문에 `cmd_verify`, `cmd_lookup`, `cmd_report` 등 나머지 기능과 메인 실행 로직을 확인할 수 없습니다. 특히 'Bash' 및 'WebFetch' 권한이 어떻게 사용되는지 이 스니펫만으로는 판단할 수 없습니다. **종합 판단:** 제공된 코드 스니펫은 스킬의 목적에 맞게 로컬 파일 시스템을 안전하게 사용하고 있으며, 명백한 보안 취약점이나 악의적인 코드를 포함하고 있지 않습니다. 그러나 메타데이터에 선언된 'Bash' 및 'WebFetch' 권한의 실제 사용 방식은 제공된 코드 스니펫만으로는 확인할 수 없습니다. 스킬 메타데이터의 `risk_rationale`에서 'API 호출/로컬 실행'을 언급하며 'medium' 위험 등급을 정당화하고 있으므로, 전체 코드에는 이러한 기능이 포함되어 있을 것으로 추정됩니다. 정적 분석 결과(`status: approved`, `red_flags_found: []`)가 전체 스킬 패키지에 대해 '승인'되었음을 나타내므로, 'Bash' 및 'WebFetch'의 사용이 안전하게 통제되고 있다고 가정합니다. 하지만 수동 검수 관점에서는 해당 부분의 코드를 직접 확인하지 못하는 한계가 있습니다. 따라서 현재로서는 'approved'로 판단하되, 불완전한 코드 스니펫으로 인한 검토 한계를 명시합니다. 위험 수준은 메타데이터에 선언된 'medium'을 따릅니다.

버전 히스토리

버전 USK v3 검증 상태 패키지 날짜 다운로드 변경사항
v1.0.0 — approved 2026-10-17 ⬇ 0 —
v1.0.0 ✓ pending 2026-10-17 ⬇ 0 1.0.0: initial upload (USK v3)

리뷰 & 평점

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