核心用法
skillsign 是一款轻量级的 Python 命令行工具，专为 AI Agent 技能文件夹提供密码学签名与验证服务。它基于 Ed25519 椭圆曲线算法，为技能分发场景设计了一套完整的信任基础设施：
1. 身份管理：通过 keygen 生成 Ed25519 密钥对，私钥本地保管，公钥可自由分发
2. 内容签名：sign 命令递归计算文件夹内所有文件的 SHA-256 哈希，生成签名清单并写入 .skillsig/ 目录
3. 完整性验证：verify 检测文件增删改，校验签名有效性，并显示签名者信任状态
4. 信任网络：trust/trusted 管理本地可信作者公钥列表，建立分布式信任关系
5. 溯源追踪：chain 命令展示技能的完整签名历史（isnād），支持多作者接力签名
显著优点
- 极简依赖：仅需
cryptography单一依赖，单文件脚本即可运行 - 非侵入式：签名数据隔离存放于
.skillsig/，不污染原技能文件 - 透明可审计：
inspect展示完整元数据，包括指纹、时间戳、文件哈希列表 - 符合安全最佳实践：采用 Ed25519（现代、快速、安全），SHA-256 保障内容完整性
- 场景化设计：针对 Agent 技能分发、第三方代码审计、持续完整性监控等场景优化
潜在局限与风险
| 局限 | 说明 |
|------|------|
| 信任机制局限 | 基于本地公钥白名单，无中心化 CA 或 Web of Trust 基础设施 |
| 密钥管理责任 | 私钥泄露将导致身份伪造，工具本身不提供密钥备份或恢复机制 |
| 签名历史可丢弃 | `.skillsig/` 目录被删除或篡改将导致溯源链断裂 |
| 无运行时保护 | 仅验证静态文件，不监控技能运行时的内存/行为安全 |
| 社会工程学风险 | 用户需自行判断「是否信任某公钥所属的真实个体」 |
适合人群
- AI Agent 开发者：需要为发布的技能提供来源证明
- 企业安全团队：建立内部技能仓库的完整性校验流程
- 开源社区维护者：验证第三方贡献技能的未被篡改
- 安全意识强的终端用户：在运行外部技能前执行来源核查
常规风险提醒
⚠️ 信任锚点风险：首次添加公钥至信任列表时，务必通过安全渠道（如官方网站、PGP 签名邮件、线下会议）验证公钥真实性，避免中间人攻击。
⚠️ 签名≠代码安全：本工具保证「文件未被篡改」和「来源身份」，但不分析代码本身是否存在漏洞或恶意逻辑。建议配合静态分析、沙箱测试等安全措施使用。
⚠️ 密钥保管：私钥文件（.pem）应设置适当文件权限（chmod 600），避免备份至不安全云存储。