Rapport d’audit du skill

analyzing-api-gateway-access-logs Rapport d’audit.

'Parses API Gateway access logs (AWS API Gateway, Kong, Nginx) to detect

Expérimental · RevoirRevue nécessaireGénéré 13 oct. 2026Audit heuristique des métadonnées
70
Audit
61
Confiance
61
Qualité
74
Sécurité
88
Maintain
92
Installer

Trust Score OpenAgentSkill

61
Revue manuelle

Trust Score OpenAgentSkill

The Trust Score helps an agent decide whether a skill is safe enough to shortlist before installation.

Adoption GitHub

Avertissement

48

57 stars GitHub

Activité stars/forks

Avertissement

48

57 stars et 12 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Maintenance récente

Validé

88

2 mois depuis le dernier push

Clarté de licence

Validé

86

Apache-2.0

Complétude README/SKILL.md

Info

70

Les métadonnées publiques nécessitent davantage de contexte README/SKILL.md

Risque dépendances/runtime

Avertissement

56

credential or environment access, network or browser surface

Disponibilité de l’installation

Validé

92

npx skills add adriannoes/awesome-agentic-ai --skill analyzing-api-gateway-access-logs

Sécurité de la commande d’installation

Validé

92

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

Avertissement

48

secrets or environment access, network or browser access

Preuve du dépôt

Validé

86

https://github.com/adriannoes/awesome-agentic-ai/tree/main/cursor-claude-codex/skills/anthropic-cybersecurity-skills/skills/analyzing-api-gateway-access-logs

État de revue

Info

66

Données de revue IA disponibles

Résultats prouvés par Agent

Info

54

Pas encore de données de résultats Agent

Vérifications

Revue d’installation et d’adoption

6 Validé · 16 Revue nécessaire

Chemin d’installation

92

Validé

npx skills add adriannoes/awesome-agentic-ai --skill analyzing-api-gateway-access-logs

Dépôt

88

Validé

https://github.com/adriannoes/awesome-agentic-ai/tree/main/cursor-claude-codex/skills/anthropic-cybersecurity-skills/skills/analyzing-api-gateway-access-logs

Licence

86

Validé

Apache-2.0

Maintenance

88

Validé

2 mois depuis le dernier push

Revue IA

55

Vérifier

SKILL.md does not document installation steps, exact CLI usage, or expected input log schema, making the skill harder to operate correctly.

Complétude README/SKILL.md

84

Validé

Usable description available

Risque de dépendances

56

Corriger

credential or environment access, network or browser surface

Sécurité de la commande d’installation

92

Validé

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

48

Corriger

secrets or environment access, network or browser access

Activité stars/forks

48

Corriger

57 stars et 12 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Adoption

68

Info

57 stars GitHub

Avertissements

  • Dependency or permission surface needs review
  • Permission surface may require sandboxing
  • SKILL.md does not document installation steps, exact CLI usage, or expected input log schema, making the skill harder to operate correctly.
  • The script assumes specific columns (e.g., timestamp, status_code, resource_id, source_ip) with little validation; malformed or differently-shaped logs will cause errors or false findings.
  • No explicit warning that log content should be treated as untrusted data; an AI agent could be influenced by instructions embedded in log fields.
  • The generated report may include raw query strings, request bodies, and paths without redaction, which could expose sensitive tokens or secrets if shared.
  • Safe operating boundaries are under-specified: no guidance on authorized environments, log retention, or handling of potentially sensitive production logs.
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: secrets or environment access, network or browser access
  • GitHub adoption: 57 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 57 stars, 12 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • Dependency/runtime risk: credential or environment access, network or browser surface

Méthode

This report combines public metadata, AI review output, repository freshness, install readiness, OpenAgentSkill events, quality scoring, trust checks, and the agent safety gate. It is not a full source-code security review.

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