仓库真实性审查 bloodarea/github-repo-authenticity

github-repo-authenticity 技能

把 Suxeca/dsh-plugin 的 repo-auditor 从 DSH Cordis 原生插件的功能思路，改造为可移植的智能体技能，用来初筛 GitHub 仓库的假星嫌疑、空壳或虚假宣传、冒名来源和供应链风险。

安装

把整个 github-repo-authenticity/ 文件夹放进你所用智能体的技能目录（例如 ~/.agents/skills/，或 DSH 支持的 ~/.dsh/skills/；以运行时为准）。确保 SKILL.md 位于该目录根部。无需安装 npm、Cordis、DSH 工具包，也不需要任何 Python 第三方包。

触发示例

审查 owner/repo，它有几千颗星，但我怀疑是刷出来的。请检查实际代码能否支持宣传功能，给每个质疑附 GitHub 文件证据。

对比这三个 GitHub 项目的真实性和安装风险，不要把 star 数量当作质量证明。

这个 repo 是不是冒充官方仓库？请核对维护者、发布包、Release 与源码。

智能体按 SKILL.md 工作；下面是带证据初筛的可选脚本：

python3 scripts/audit_repo.py Suxeca/dsh-plugin
python3 scripts/audit_repo.py Suxeca/dsh-plugin --deep --format json
python3 scripts/audit_repo.py owner/repo --deep --output audit.md
python3 -m unittest discover -s tests -v

若 API 频繁限流，可在终端提前设置环境变量 GITHUB_TOKEN；脚本不会主动搜索本机凭据文件。脚本默认不读取用户资料，只有手动加 --sample-stargazers 5 才会尝试小样本，且可能因 GitHub 权限限制失败。

与原生插件的关系

| 原插件能力 | 技能改造 |
| audit_github_repos 原生工具 | SKILL.md 指导智能体 + scripts/audit_repo.py 可选辅助 |
| Star / Fork / Watcher 比率、空壳信号 | 保留为弱线索，移除不严谨的「100 分可信度」判断 |
| Stargazer 抽样 | 显式按需启动，可失败，不把稀疏资料定性为水军 |
| Raw 文件与 package.json 脚本预检 | 改为固定 SHA、限量文件、带文件与行号的只读检测 |
| System Prompt 自动注入 | 技能描述按需触发 |
| DSH tools/pre-execute 安装拦截与 {kind:'ask'} | 不移植；普通技能没有宿主事件级权限，需另外编写 Harness 守卫 |
| 自动读取 ~/.bashrc 等找 Token | 移除，只接受显式环境变量 |

文件

- SKILL.md：智能体使用规约、调查步骤、结论标准。
- scripts/audit_repo.py：Python 标准库命令行工具，元数据筛查、固定源码审阅、生命周期脚本与源码关键词线索、可选点赞者便利抽样。
- references/heuristics.md：信号局限、CMU 论文关系、GitHub API 政策变动。
- references/report-template.md：可审计的调查输出模板。
- tests/：脱网单元测试。

非目标：真实的恶意代码沙箱、完全自动证明刷星、全依赖树审计、强制安装门禁、自动调用大规模第三方服务。助手无法保证无风险，也无法给出无需证据的「百分百真实或虚假」结论。

上游归属及许可

设计及部分筛选思路改编自 Suxeca 的 @suxeca/dsh-plugin-repo-auditor（仓库根 LICENSE 是 MIT，包元数据标注 BSD-3-Clause；二者存在声明差异，复用前宜向上游确认最终授权口径）。本实现的 Python 工具为独立重写，未嵌入原插件 TypeScript 源码，保留本节归属及链接。启发文献：H. He 等，Six Million (Suspected) Fake Stars in GitHub（arXiv:2412.13459）；所用启发式阈值不是该论文验证过的替代分类器。