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免费在 GitHub 公开中文介绍

harness-oia-audit

通过三项静态审计检查架构一致性、威胁及MCP权限和依赖,保存带时间戳的记录。可定期检查变化,并在发现达到指定严重程度的问题时使CI任务失败。

原文查看原文说明

Composite Phase-2 audit worker (ADR-150). Bundles harness oia-manifest + threat-model + mcp-scan into one timestamped audit record stored in the `metaharness-audit` memory namespace. Designed for cron-scheduled drift detection.

AI 评分90分/ 100查看安装方法

适用场景

  • 每周审计架构配置与安全风险
  • 检查MCP权限和依赖
  • 对比历次审计记录的变化
  • 按问题严重程度使CI失败

中文介绍

功能

harness-oia-audit 合并三项静态审计,检查架构一致性、威胁,以及MCP服务器和工具的策略、权限与依赖。它根据威胁报告和MCP扫描结果计算整体最高严重程度,并将带时间戳的记录保存到 metaharness-audit。也可设置阈值,在严重程度达到或超过该标准时返回退出码1。

适用场景

适合保留定期审计结果,观察配置和风险随时间的变化。预期用途包括通过cron每周运行,以及在发现严重问题时使CI任务失败。

使用示例

  • “审计这个路径,并保存带时间戳的结果。”
  • “使用 --dry-run 审计,不保存记录。”
  • “严重程度达到high时,使CI失败。”

注意事项

需要Node.js、MetaHarness的各项审计功能和用于保存记录的记忆存储。部分功能不可用时,会注明状态并保存已获取的结果。三项功能全部不可用时,退出码仍为0。可以比较审计记录,但专用差异查看器仍是未来方案。

本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。

客观评估

AI 仅根据 SKILL.md 的内容,从 4 个方面进行了评估。星标数和热度不计入评估。

指令清晰度能否看出何时使用、做什么
A良好明确说明合并三项静态审计,用定期运行检查变化。
步骤具体性步骤、输入输出和示例是否具体
A良好提供六步流程、严重程度计算公式、存储键及CI配置示例。
安全性发送数据、删除文件、执行命令等是否有说明
A良好明确说明记录位置、跳过保存的--dry-run及改变退出码的条件。
安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
B部分不足提供Node.js的CI配置示例,但未说明MetaHarness和记忆存储的安装步骤。

总分按每项 A=25 分、B=15 分、C=5 分相加。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月21日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。

如果您认为评估有误,请申请复核

请写明哪一项有误以及原因。无需登录。我们会对照 SKILL.md 重新评估,并在此处更新结果。

此表单受 reCAPTCHA 保护,适用 Google 的隐私权政策和服务条款。

包含的文件(1)

  • SKILL.md2.8 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

The 13th worker (ADR-150 Phase 2) — runs three MetaHarness static surfaces in one shot, computes a composite worst-severity signal, and persists the audit record to memory so drift over time is visible.

Algorithm

Implementation: scripts/oia-audit.mjs.

  1. Run harness oia-manifest <path> — Open Infrastructure Architecture layer alignment (L1-L9).
  2. Run harness threat-model <path> — categorized MCP-surface threat report with worst: clean|low|medium|high.
  3. Run harness mcp-scan <path> — per-server/tool policy + permissions
    • dep findings.
  4. Composite worst = max(threatModel.worst, max(mcpScan.findings.severity)).
  5. Persist payload to memory namespace metaharness-audit with key audit-<iso-timestamp> (unless --dry-run).
  6. --alert-on-worst <severity>: exit 1 if composite worst ≥ threshold.

Graceful degradation

When ALL three components report metaharness-not-available, the script emits the standard degraded payload and exits 0. When only some are degraded, each individual component carries its own degraded: true flag in the audit record — the audit still runs and persists what it could gather.

CI / cron integration

Designed for weekly cron in .github/workflows/:

on:
  schedule:
    - cron: '17 4 * * 0'  # Sundays at 04:17 UTC
jobs:
  oia-audit:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-node@v4
      - run: node plugins/ruflo-metaharness/scripts/oia-audit.mjs --alert-on-worst high

--alert-on-worst high fails the job on any HIGH-severity finding; drift below HIGH is logged but doesn't block.

Memory namespace

Each audit run stores under metaharness-audit:audit-<iso-ts>. To list recent audits:

npx @claude-flow/cli@latest memory list --namespace metaharness-audit --limit 10

To diff two audits (drift detection):

A=$(npx ... memory retrieve --key audit-2026-06-01... --namespace metaharness-audit)
B=$(npx ... memory retrieve --key audit-2026-06-15... --namespace metaharness-audit)
# Compare composite.worst, components.threatModel.worst, etc.

A future ADR can wire this into a dedicated cost-diff-style diff viewer specifically for audit drift.

Pairs with

  • harness-threat-model — the underlying threat-model component
  • harness-mcp-scan — the underlying MCP-scan component
  • harness-score + harness-genome — readiness metrics (orthogonal to audit)

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