代码漏洞与 BUG 分析工具：工程审计与竞赛诊断一体的 Skill
SkillHub 社区 Skill「代码漏洞与BUG分析工具」（@user_b130948c/code-bug-analyzer，v1.0.0）面向代码审查、漏洞排查与算法分析。工程侧自动识别语言，按 Critical/High/Medium/Low 标注风险并给出修复对比；竞赛侧提供复杂度与 WA 边界诊断。支持粘贴、上传、OCR 与自然语言输入，并可生成竞赛 C++ 模板与多领域工程代码。无需 API Key，可通过 skillhub CLI 安装至 Cursor 等 skills 目录。
阅读全文dsh-cn-mlps：基于 GB/T 22239-2019 的等保静态合规检查
DeepSeek Harness 插件 `dsh-cn-mlps` 是一套依据 GB/T 22239-2019 标准的合规检查工具。它利用静态分析技术，在开发阶段扫描代码与配置，重点检测默认口令、弱哈希算法、明文传输及调试信息泄露等问题，帮助开发者提前修复风险，降低后期等保测评整改压力。该插件专注于静态配置检查，不涵盖物理环境、人员管理及运维流程，且无法替代专业测评。安装后可通过 CLI 命令进行演示、列规则及生成 HTML 报告。
阅读全文dsh-ai-output-trust：检查代码有没有直接执行 AI 输出
DeepSeek Harness 插件 `dsh-ai-output-trust` 用于检测大模型应用中的高风险输出处理操作。该插件主要检测四种高危用法：代码执行、Shell 命令、SQL 注入及路径穿越。它通过识别特定命名（如 `ai*` / `llm*`）的变量来定位风险点，避免误报，并提供生成 HTML 检查报告的功能。该工具旨在帮助开发者构建更安全的 AI 输出信任边界。
阅读全文dsh-maintainer-doc-guard：DeepSeek Harness 长期记忆与意图守卫
`dsh-maintainer-doc-guard` 是 DeepSeek Harness 的一个 bundle，旨在解决长上下文压缩导致的记忆丢失和意图漂移问题。该插件通过以下机制维护项目记忆： 1. **维护文档提醒**：在系统提示词中强制模型在每次操作前读取维护文档（如 plan.md、conventions.md 等），重新“脱水”记忆。 2. **先例门与意图门**：通过 `tools/pre-execute` 防守机制，阻止模型编写未阅读过先例文件的基础设施代码，并要求模型在执行前明确意图。 3. **目标锚点**：在系统提示词中优先引用用户最新指令，防止模型因自行推导偏离初衷。
阅读全文id7869/dsh-security：DeepSeek Harness 安全审计插件
id7869/dsh-security 是一个独立 DSH 插件，旨在本地或 CI 环境中复现类似 codex-security 的安全审计能力。该插件不依赖外部 Python 或 Docker 环境，仅使用 Node.js 内建模块和本地 JSONL 文件存储状态。其核心功能包括完整的代码审计流程、基于指纹的去重机制以及零静态依赖。用户可通过自然语言或手动执行多种 workflow（如扫描、修复、入库、跟踪）来操作，最终生成包括 SARIF 报告在内的多种审计产物。
阅读全文cot-lint：检测代码仓库中的思维链泄露
`cot-lint` 是一个用于检测并修复代码仓库中智能体思维链泄露的 Linter。它专门针对文档、注释和 JSDoc 中的会话残留物（如过时引用、版本标记）进行识别。 该工具零依赖，支持多种扫描模式（包括 JSON 输出和深度扫描），并内置修复技能 `cot-trim`。它通过严格的规则区分必要的标准引用与临时的思维痕迹，确保代码库文档整洁，适用于使用 AI 辅助编码的团队及 CI 流程。
阅读全文DeepSeek Harness 插件 dsh-secret-scan 介绍
DeepSeek Harness 提供了 `dsh-secret-scan` 插件，用于本地扫描代码库中的敏感信息。该插件无需联网，基于 Node 实现，可递归识别 AWS、OpenAI、私钥等多种密钥，并生成包含路径、行号及严重级的去敏感化报告。它会自动跳过 `node_modules` 等目录，但可能因启发式扫描产生少量误报。安装后需在配置文件中启用，使用时调用 `secret_scan(root)` 即可。建议在代码提交前进行人工确认，以防范安全隐患。
阅读全文dsh-code-runtime-container：容器隔离的代码执行后端
`dsh-code-runtime-container` 是 DeepSeek Harness 的容器隔离后端插件，旨在解决原生 worker-thread 后端隔离不足的问题。它通过 Docker/Podman 运行代码，提供严格的网络、文件系统、资源及权限限制。用户需配置镜像并注意安全边界：该插件不保护宿主机内核或 Docker 套接字，且仅隔离代码执行本身，不限制工具调用，适合在 Code Mode 中运行不可信代码。
阅读全文dsh-code-security：DeepSeek Harness AI 代码安全审查插件
`dsh-code-security` 是 DeepSeek Harness 生态中的代码安全插件，通过确定性规则引擎和 git diff 增量审查实现代码安全扫描与策略门禁。该插件支持扫描（含 CWE/严重度证据）、修复闭环验证、策略管理及 SARIF/MarkeDown 报告导出。安装需使用官方命令，并确保 Node 版本兼容。它为 Agent 交付代码前的安全检查提供了从增量审查到修复验证的完整方案。
阅读全文OpenAI 官方 security-best-practices：让 AI 按语言与框架做安全审查
OpenAI 在 openai/skills 仓库 curated 目录提供 security-best-practices Skill，针对 Python、JavaScript/TypeScript、Go 常见框架内置 10 份安全规范，支持 secure-by-default 编码、被动巡检与结构化安全报告。本文介绍其工作流、references 参考库、Codex/Cursor 安装方式与典型提示词，帮助开发者在 AI 辅助编程中嵌入可核实的安全审查能力。
阅读全文Git仓库备份：定期备份与恢复的完整方案
Git仓库备份是保障代码安全的关键，其包含代码、历史及分支信息，本地损坏、远程误删或平台故障均可能导致代码丢失，因此需定期备份。核心原则为多份备份（本地+远程）、定期执行、验证恢复。 本地备份：复制仓库文件夹（Linux/Mac用`cp -r`，Windows直接复制），定期更新。远程备份：多平台备份（如关联两个远程地址），用`git bundle`打包导出，防平台风险。 自动化备份更可靠：Linux/Mac用`crontab`定时执行脚本，Windows用任务计划程序。恢复时，本地损坏用备份覆盖，远程损坏可克隆或用bundle恢复。 注意事项：备份路径分离、保留`.git`目录、定期测试恢复。养成“本地定期复制+远程多平台备份”习惯，确保代码安全。
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