We Scored a Real Snyk Skill Against Anthropic's Rules

摘要

Simon Maple 與 Snyk 產品負責人共同示範如何將一個 AI 技能評分從 87% 提升至 90%。影片展示使用 Tessl 工具自動審查技能，並透過 Snyk 的 Agent Scan 工具檢測潛在安全漏洞，如提示注入。觀眾可學習如何建立安全、符合最佳實踐且具備漸進式揭露的 AI 技能。

This video demonstrates how to improve an AI skill's security score from 87% to 90% using Tessl and Snyk tools.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 使用 Tessl 工具自動審查並提升 AI 技能的安全評分。
• 透過 Snyk Agent Scan 檢測技能中的提示注入等安全風險。
• 學習如何將冗長的技能檔案拆解以實現漸進式揭露。

章節

依話題轉折切分，標題由 AI 產生

1. 00:00Introduction: meeting Chris at AI Engineer SF
2. 01:10Finding a Snyk skill to review on GitHub
3. 01:59Installing the Tessl agent
4. 03:33Two Snyk skills: API target vs. web target
5. 04:28Running tessl review run: LLM-as-judge vs. Anthropic's best practices
6. 06:00First score: 87%, strengths and weaknesses
7. 08:06Auto-fixing the skill with tessl review fix
8. 09:42How Snyk uses skills internally
9. 10:49The "Toxic Skills" report and Snyk's Agent Scan tool
10. 12:41Final score: 90%, the fixes, and trying Tessl for free

提到的工具與公司

• Tessl
• Snyk
• SKILL.md
• Anthropic

適合誰看

正在開發或整合 AI 技能、關注安全合規的開發人員與產品經理。

摘要依據

依據

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