--- title: "Der Skill-Scanner — jeden Claude-Skill prüfen, bevor du ihn installierst." description: "SkillSpector von NVIDIA prüft Agent-Skills auf versteckte Anweisungen, Datenabfluss und gefährlichen Code und gibt einen Risiko-Score von 0 bis 100. Installation, erster Scan, Verbindung mit Claude und eine feste Regel, damit Claude jeden neuen Skill vorher prüft." category: guides date: 2026-10-30 canonical: https://thanisch.co/wissen/guides/skill-scanner url: https://thanisch.co/wissen/guides/skill-scanner --- # Der Skill-Scanner — jeden Claude-Skill prüfen, bevor du ihn installierst. - Was die Studie hinter „jeder 20. Skill“ wirklich gezeigt hat - Worauf ein Skill Zugriff hat, und wo Schadcode sich versteckt - SkillSpector installieren und den ersten Skill scannen - Den Risiko-Score und die Fundstellen lesen - Den Scanner mit Claude verbinden und eine feste Prüf-Regel setzen - Was der Scanner nicht findet > **Kurz gesagt** > Ein Skill ist eine Anleitung, der Claude vertraut, oft mit Skripten dabei. SkillSpector von NVIDIA prüft ihn vorher und gibt dir einen Risiko-Score von 0 bis 100 mit den Stellen, die auffallen. *Der Scanner ist kostenlos und führt den Skill nie aus. Er ersetzt aber nicht deinen eigenen Blick.* ## Was die Studie gezeigt hat Die Zahl aus dem Reel stammt aus der Studie [Agent Skills in the Wild](https://arxiv.org/abs/2601.10338) von Liu und Kollegen (Quantstamp, Tianjin University und weitere, veröffentlicht im Januar 2026). Die Forscher haben 42.447 Skills aus zwei großen Skill-Marktplätzen gesammelt und 31.132 davon automatisch geprüft. Es sind Skills im selben Format, das Claude nutzt. ### 26,1 %. mindestens eine Schwachstelle Gut jeder vierte Skill hatte mindestens eine Sicherheitslücke, etwa eine Prompt-Injection oder unsicheren Code. ### 5,2 %. starke Hinweise auf Absicht Etwa jeder zwanzigste zeigte schwere Muster, die laut den Autoren stark auf böse Absicht hindeuten. Bestätigt bösartig sind sie damit nicht, aber jeder davon gehört geprüft. ### 2,12×. mit Skripten riskanter Skills mit ausführbaren Skripten hatten gut doppelt so oft eine Schwachstelle wie reine Text-Skills. NVIDIA zitiert diese Zahlen in der Beschreibung von SkillSpector. Den Scanner selbst hat NVIDIA gebaut und als Open Source veröffentlicht. NVIDIA prüft damit auch die Skills, die es selbst veröffentlicht. ## Worauf ein Skill Zugriff hat Ein Skill ist ein Ordner mit einer Datei `SKILL.md` und oft ein paar Skripten. Claude liest die Anleitung und folgt ihr. Läuft Claude mit Zugriff auf deinen Rechner, etwa in Claude Code oder mit freigegebenen Ordnern, kann ein Skill Claude anweisen: - API-Schlüssel aus `.env`-Dateien und Einstellungen zu lesen - Kundenordner und Dokumente zu öffnen - Zugangsdaten aus Konfigurationsdateien zu holen - all das an einen fremden Server zu schicken, als „Formatierung“ oder „Statistik“ getarnt Die gefährliche Zeile steht selten oben. Sie steckt als Schritt 7 in einem langen Ablauf, in einem Kommentar oder in einem Hilfsskript, das du nie öffnest. ## Was du brauchst - Einen Mac, Linux-Rechner oder Windows mit WSL - Das Terminal. Die Befehle unten kannst du einfach kopieren. - `uv`, ein kleines Installationsprogramm für Python-Tools. Python selbst holt uv bei Bedarf dazu. Hast du uv noch nicht, installierst du es mit einem Befehl (offizielle Anleitung: [docs.astral.sh/uv](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/)): **Terminal** ``` curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh ``` Auf dem Mac geht auch `brew install uv`. Danach das Terminal einmal schließen und neu öffnen. ## Schritt 1: Scanner installieren Dieser Befehl installiert SkillSpector direkt mit dem Teil, den du später für die Verbindung mit Claude brauchst: **Terminal** ``` uv tool install 'skillspector[mcp] @ git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git' ``` Ob es geklappt hat, siehst du mit `skillspector --help`. Aktualisieren kannst du später mit `uv tool upgrade skillspector`. ## Schritt 2: Den ersten Skill scannen Lad den Skill herunter, den du installieren willst, und entpacke ihn. Dann zeigst du dem Scanner den Ordner, nicht nur die `SKILL.md`: **Terminal** ``` skillspector scan ./name-des-skills --no-llm ``` `--no-llm` heißt: nur die feste Prüfung auf bekannte Muster. Das geht schnell, braucht keinen API-Schlüssel und kostet nichts. Auch ein GitHub-Link oder eine ZIP-Datei funktioniert als Ziel. Die Skills, die du schon hast, prüfst du auf einen Schlag: **Terminal** ``` skillspector scan ~/.claude/skills --recursive --no-llm ``` ## Schritt 3: Den Score lesen Oben im Bericht steht der Score, darunter jede Fundstelle mit Datei und Zeile. So rechnet SkillSpector: ein kritischer Fund zählt 50 Punkte, ein hoher 25, ein mittlerer 10, ein niedriger 5. Hat der Skill ausführbare Skripte, wird mit 1,3 multipliziert. Bei 100 ist Schluss. | Score | Stufe | Empfehlung | | --- | --- | --- | | 0–20 | LOW | SAFE | | 21–50 | MEDIUM | CAUTION | | 51–80 | HIGH | DO NOT INSTALL | | 81–100 | CRITICAL | DO NOT INSTALL | > **Merke** > Der Score ist ein Hinweis, kein Urteil. Ein ehrlicher Skill, der mit einer API spricht, kann auf 30 kommen, weil er Daten verschickt. Lies jede Fundstelle ab HIGH selbst nach: Steht dort, was der Skill verspricht? Oder macht er mehr? Für eine gründlichere Prüfung lässt SkillSpector ein Sprachmodell die Fundstellen nachlesen. Das findet umschriebene Anweisungen, die kein festes Muster trifft. Am einfachsten nutzt du dafür dein Claude-Konto, falls Claude Code bei dir installiert ist: **Terminal** ``` SKILLSPECTOR_PROVIDER=claude_cli skillspector scan ./name-des-skills ``` Dabei geht der Inhalt des Skills an das Modell, und jeder Scan verbraucht Nutzung deines Plans. ## Schritt 4: Mit Claude verbinden SkillSpector bringt einen eigenen MCP-Server mit. Damit kann Claude den Scanner selbst aufrufen. Das Werkzeug heißt `scan_skill` und liefert Score, Stufe, Empfehlung und Fundstellen zurück. **In Claude Code** reicht ein Befehl: **Terminal** ``` claude mcp add skillspector -- skillspector mcp ``` **In der Claude-Desktop-App** trägst du den Server in die Konfiguration ein (Einstellungen → Entwickler → Konfiguration bearbeiten). Den genauen Pfad zum Programm zeigt dir `which skillspector`: ```json { "mcpServers": { "skillspector": { "command": "/Users/DEINNAME/.local/bin/skillspector", "args": ["mcp"] } } } ``` Danach die App einmal komplett beenden und neu starten. ## Schritt 5: Claude jeden neuen Skill prüfen lassen Verbunden heißt noch nicht automatisch. Damit Claude vor jeder Installation scannt, gibst du ihm eine feste Regel. In Claude Code gehört sie in deine persönliche `~/.claude/CLAUDE.md`, in der Desktop-App in die Anweisungen deines Projekts: Bittest du Claude danach um einen neuen Skill, ruft es zuerst den Scanner auf und lehnt bei einem hohen Score ab. Im Repository von SkillSpector liegt zusätzlich ein fertiger Skill namens `skill-inspector`. Er verbindet den Scan mit einer Durchsicht des Quelltexts und endet mit APPROVE, CAUTION oder REJECT. Du findest ihn im Ordner `skills/skill-inspector` auf [GitHub](https://github.com/NVIDIA/skillspector). > **Skills in der Claude-App** > Lädst du einen Skill als ZIP direkt in Claude hoch (Anpassen → Skills), läuft kein Werkzeug dazwischen. Dann scannst du die ZIP vorher selbst mit Schritt 2. ## Was der Scanner nicht findet - Er führt den Skill nie aus. Was ein Skript erst zur Laufzeit nachlädt, sieht er nicht. - Die feste Prüfung kennt vor allem englische Muster. Eine Anweisung auf Deutsch kann durchrutschen. Hier hilft die Prüfung mit Sprachmodell aus Schritt 3. - Anweisungen in Bildern, verschlüsselte oder kompilierte Dateien bleiben unsichtbar. - Für die Prüfung auf bekannte Lücken schickt er die Namen der Abhängigkeiten an die öffentliche Datenbank OSV.dev, auch mit `--no-llm`. - Ein niedriger Score ist keine Garantie. NVIDIA nennt den Scanner selbst eine zusätzliche Sicherung, keine Sandbox. ## Wenn nichts passiert - `skillspector` wird nicht gefunden: Terminal neu öffnen. Hilft das nicht, `uv tool update-shell` ausführen. - Claude sieht das Werkzeug nicht: In Claude Code mit `/mcp` prüfen, ob der Server läuft. In der Desktop-App den vollen Pfad eintragen und die App neu starten. - Der MCP-Server hängt beim Start: Das ist ein bekanntes Problem. Bis es behoben ist, scannst du im Terminal mit Schritt 2. - Der Scan bricht ab und verlangt einen API-Schlüssel: `--no-llm` anhängen oder einen Anbieter wie in Schritt 3 setzen. Das Reel zu diesem Stück liegt auf [Instagram](https://www.instagram.com/christopher_thanisch/). ## Quellen - Liu et al.: [Agent Skills in the Wild: An Empirical Study of Security Vulnerabilities at Scale](https://arxiv.org/abs/2601.10338), arXiv, 15. Januar 2026. - NVIDIA: [SkillSpector auf GitHub](https://github.com/NVIDIA/skillspector), Apache-2.0-Lizenz. - NVIDIA: [Scan agent skills before installation](https://docs.nvidia.com/skills/scanning-agent-skills). - NVIDIA Developer Blog: [NVIDIA Verified Agent Skills Provide Capability Governance for AI Agents](https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-verified-agent-skills-provide-capability-governance-for-ai-agents/), 19. Mai 2026. ## Dein Aktionsplan Hak ab, was du erledigt hast: - [ ] uv und SkillSpector installiert und mit `skillspector --help` geprüft - [ ] Deine vorhandenen Skills mit einem Befehl gescannt - [ ] Jede Fundstelle ab HIGH selbst nachgelesen - [ ] Den Scanner mit Claude Code oder der Desktop-App verbunden - [ ] Die Prüf-Regel in deine CLAUDE.md oder die Projekt-Anweisungen gesetzt - [ ] Den nächsten neuen Skill zuerst scannen lassen