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security-scan

AgentShield を使用して、Claude Code の構成(.claude/ ディレクトリ)のセキュリティ脆弱性、設定ミス、インジェクションリスクをスキャンします。CLAUDE.md、settings.json、MCP サーバー、フック、エージェント定義をチェックします。.claude/ ディレクトリの監査時に使用します。

security-scan とは?

このスキルは、Claude Code プロジェクトの `.claude/` ディレクトリをセキュリティ監査するためのものです。AgentShield ツールを活用し、CLAUDE.md ファイル、settings.json、MCP サーバー設定、フックスクリプト、エージェント定義に潜む脆弱性や設定ミスを自動検出します。具体的には、ハードコードされたシークレット、プロンプトインジェクションのパターン、過度に寛容なパーミッション、コマンドインジェクションのリスクなどをスキャンします。このスキルは、新しいプロジェクトのセットアップ時や構成変更後、コミット前、リポジトリへのオンボーディング時などにアクティベートすることを推奨します。スキャン結果は、A~F のグレードで評価され、重大度に応じて修正すべき問題を明確にします。また、自動修正機能や Opus 4.6 を使用した高度な 3 エージェント分析、CI パイプラインに統合するための GitHub Action も提供します。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/security-scan

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ドキュメント

Security Scan Skill

AgentShield を使用して、Claude Code の設定に関するセキュリティ問題を監査します。

アクティベートするタイミング

  • 新しい Claude Code プロジェクトをセットアップするとき
  • .claude/settings.json、CLAUDE.md、または MCP 設定を変更した後
  • 設定の変更をコミットする前
  • 既存の Claude Code 設定が含まれる新しいリポジトリにオンボーディングするとき
  • 定期的なセキュリティ衛生チェック

スキャン対象

ファイルチェック内容
CLAUDE.mdハードコードされたシークレット、自動実行命令、プロンプトインジェクションパターン
settings.json過度に寛容な許可リスト、拒否リストの欠落、危険なバイパスフラグ
mcp.jsonリスクのある MCP サーバー、ハードコードされた環境シークレット、npx サプライチェーンリスク
hooks/変数展開によるコマンドインジェクション、データ流出、サイレントなエラー抑制
agents/*.md無制限のツールアクセス、プロンプトインジェクションの表面、モデル仕様の欠落

前提条件

AgentShield がインストールされている必要があります。必要に応じて確認し、インストールしてください:

# インストールされているか確認
npx ecc-agentshield --version

# グローバルにインストール(推奨)
npm install -g ecc-agentshield

# または npx で直接実行(インストール不要)
npx ecc-agentshield scan .

使用方法

基本スキャン

現在のプロジェクトの .claude/ ディレクトリに対して実行:

# 現在のプロジェクトをスキャン
npx ecc-agentshield scan

# 特定のパスをスキャン
npx ecc-agentshield scan --path /path/to/.claude

# 最小重大度フィルターを指定してスキャン
npx ecc-agentshield scan --min-severity medium

出力形式

# ターミナル出力(デフォルト)— 色付きレポートとグレード
npx ecc-agentshield scan

# JSON — CI/CD 統合用
npx ecc-agentshield scan --format json

# Markdown — ドキュメント用
npx ecc-agentshield scan --format markdown

# HTML — 自己完結型のダークテーマレポート
npx ecc-agentshield scan --format html > security-report.html

自動修正

安全な修正を自動的に適用します(自動修正可能とマークされた修正のみ):

npx ecc-agentshield scan --fix

これにより:

  • ハードコードされたシークレットを環境変数参照に置き換え
  • ワイルドカードパーミッションをスコープ付きの代替に厳格化
  • 手動のみの提案は決して変更しません

Opus 4.6 深層分析

3 エージェントパイプラインによる高度な分析を実行:

# ANTHROPIC_API_KEY が必要
export ANTHROPIC_API_KEY=your-key
npx ecc-agentshield scan --opus --stream

これにより:

  1. 攻撃者(レッドチーム) — 攻撃ベクトルを発見
  2. 防御者(ブルーチーム) — 堅牢化を提案
  3. 監査者(最終判定) — 両方の視点を統合

セキュア設定の初期化

新しいセキュアな .claude/ 設定をゼロからスキャフォールド:

npx ecc-agentshield init

作成されるもの:

  • スコープ付きパーミッションと拒否リストを含む settings.json
  • セキュリティベストプラクティスを含む CLAUDE.md
  • mcp.json プレースホルダー

GitHub Action

CI パイプラインに追加:

- uses: affaan-m/agentshield@v1
  with:
    path: '.'
    min-severity: 'medium'
    fail-on-findings: true

重大度レベル

グレードスコア意味
A90-100セキュアな設定
B75-89軽微な問題
C60-74注意が必要
D40-59重大なリスク
F0-39クリティカルな脆弱性

結果の解釈

Critical(クリティカル) — 直ちに修正

  • 設定ファイル内のハードコードされた API キーやトークン
  • 許可リスト内の Bash(*)(無制限のシェルアクセス)
  • ${file} 変数展開によるフックでのコマンドインジェクション
  • シェルを実行する MCP サーバー

High(高) — 本番環境前に修正

  • CLAUDE.md 内の自動実行命令(プロンプトインジェクションベクトル)
  • パーミッションの拒否リスト欠落
  • 不要な Bash アクセスを持つエージェント

Medium(中) — 推奨

  • フックでのサイレントエラー抑制(2>/dev/null、|| true)
  • PreToolUse セキュリティフックの欠落
  • MCP サーバー設定での npx -y 自動インストール

Info(情報) — 認識用

  • MCP サーバーの説明欠落
  • 禁止的な指示が正しく良い習慣としてフラグ付けされている

リンク

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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