$ loading_
在 AI 代理使用依赖前审查包的安全、许可证与维护情况，并发现能力。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "io.github.starloghq/starlog" MCP 服务： 执行：claude mcp add 'io-github-starloghq-starlog' -- npx -y starloghq
开发者或 DevOps 团队可在 AI 代理调用第三方包前先做审查，降低引入高风险依赖的概率。它特别适合需要同时关注 CVE、许可证和维护状态的场景。
当团队在多个候选依赖之间做选择时，可以用它查看安全与维护信号，辅助判断哪个包更稳妥。这样能让技术选型更透明、更可解释。
如果你只知道包名但不确定其可用能力，可以先做能力发现，再结合风险信息判断是否值得接入。适合 AI 工作流中的工具发现与准入评估。
它用于在 AI 代理使用某个包之前做审查，重点关注 CVE、许可证和维护情况，同时支持能力发现。也就是说，它既帮助看风险，也帮助理解包可能提供什么能力。
已知信息表明它会检查 CVE、许可证和维护情况。除此之外的检查范围，给定素材未说明。
给定素材没有提供安装步骤、运行时要求或密钥前置条件。若需具体配置方式，见源码仓库。
为 AI 工作流提供可审计的确定性安全检查、主机审计与诊断能力。
在部署前审计 AI 代理代码中的安全风险，补足通用 SAST 的盲区。
搜索、安装并发布经安全扫描的 AI 能力与工具包。
为编码代理提供本地 Git 历史记忆，辅助回退、抑制与热点标注。
为 AI 编码代理验证依赖包安全性，检查漏洞、恶意软件与抢注包风险。
为 AI 代理提供 API 治理，识别破坏性变更并拦截危险调用