研究重建 GitHub 上 Agent 技能的复制供应链网络
Skill Constellations: Tracing the Supply Chain of Agent Skills on GitHub
论文速读
据论文全文整理（AI 生成），以原文为准
研究者基于 GitSkills 中每个 SKILL.md 的 git 历史，重建了首个带日期和方向的 Agent 技能复制网络，覆盖 GitHub 上 2,193,119 次技能采用，并提供了交互式查看器。
- AI 编码代理（如 Claude Code、Codex）通过 SKILL.md 形式的 agent skills 扩展能力，开发者靠仓库间复制来分享，形成没有注册表、版本和来源记录的软件供应链。复制来源、修复传播范围、该审查哪些仓库都不清楚，而快照式研究无法揭示谁复制了谁。
- 作者从 GitSkills 数据集中每个 SKILL.md 的 git 历史重建带日期的有向复制网络，覆盖 2,193,119 次 skill adoption，并配套交互式查看器。用条件 logit 建模复制事件选择哪个上游仓库作为来源，并按该分数对仓库排序以推荐审计目标；另用脚本化 LLM 标注与人工复核做验证和风险标记。
- 少数仓库贡献几乎全部复制，GitHub stars 既不能识别来源、也无法预测未来来源。skill 副本几乎不随源更新，源上的修复很少传播到副本；只有 11.1% 的 clone group 变更是一致的，仅 20.9% 的副本跟随源后续修改。审计模型评分最高的 100 个仓库可阻止 14.9% 的后续高风险 skill adoption，而最多 star 的 100 个仅 0.5%。
- 重建日期与顺序仅与安装器记录一致，审计评估只依赖哪些仓库是来源、不涉及作者身份；风险标记代表能力而非恶意，高精确率低召回使风险计数只是下界。数据仅覆盖该格式在公开 GitHub 上的前 10 个月，这也是分发实践形成的时期。
研究者基于 GitSkills 中每个 SKILL.md 的 git 历史，重建了首个带日期和方向的 Agent 技能复制网络，覆盖 GitHub 上 2,193,119 次技能采用，并提供了交互式查看器。技能以 SKILL.md 指令和脚本形式被 Claude Code、Codex 等编码 Agent 以用户权限执行，开发者靠仓库间复制分享技能，形成没有注册表、版本和来源记录的软件供应链。研究发现少数仓库是几乎所有复制的源头，GitHub star 无法识别它们；技能副本几乎不随源更新，源头的修复很少传到副本，只有 20.9% 的技能副本跟随了源头的后续修改。作者拟合了一个仓库选择复制源的模型用于审计排序，按该模型排名最高的 100 个仓库可阻止 14.9% 的后续高风险技能采用，而 100 个 star 最多的仓库只能阻止 0.5%。
推荐理由论文用 git 历史重建了 Agent 技能的复制网络，并给出可复用的仓库审计排序方法，安全团队可据此决定先审查哪些仓库。