skill-snitch
Über
skill-snitch ist ein Sicherheitsprüfwerkzeug für MOOLLM-Skills, das sowohl statische Analyse als auch Laufzeitüberwachung durchführt. Es ist vollständig prompt-gesteuert und verwendet LLM-Toolaufrufe anstelle von Python-Code, um seine Prüfungen zu orchestrieren. Das Werkzeug erkennt automatisch Skill-Typen und erzwingt strenge Datei- und Protokollanforderungen für MOOLLM-Skills.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add SimHacker/moollm -a claude-code/plugin add https://github.com/SimHacker/moollmgit clone https://github.com/SimHacker/moollm.git ~/.claude/skills/skill-snitchKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the skill-snitch skill?
skill-snitch is a Claude Skill by SimHacker. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform skill-snitch-related tasks without extra prompting.
How do I install skill-snitch?
Use the install commands on this page: add skill-snitch to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does skill-snitch belong to?
skill-snitch is in the Meta category, tagged moollm, security, audit, patterns and surveillance.
Is skill-snitch free to use?
Yes. skill-snitch is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Verwandte Skills
Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
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SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.