STRIPE_SECRET_KEY=sk_live_... in einer .env.production, die nicht von .gitignore erfasst wird, landet beim nächsten git add . im Repository. Ein in ein Trainingsskript eingefügter Hugging-Face- oder OpenAI-Schlüssel gelangt in jeden Fork und jedes Backup. Dieser Skill findet solche und weitere Fälle, in denen Geheimnisse in Dateien hinterlegt werden, und erklärt, wie du sie behebst.

Dein Agent führt einen Scanner für jede Textdatei im Projekt aus (Code, .env-Dateien, YAML, JSON, Notebooks, Dokumentation und Schlüsseldateien). Er gleicht die veröffentlichten Formate der einzelnen Anbieter ab (Präfix, Länge und Zeichen), prüft, ob auf eine -----BEGIN PRIVATE KEY----- Zeile echte Schlüsseldaten folgen, liest Datenbank-URLs und Verbindungszeichenfolgen und untersucht Einstellungen, deren Namen auf Geheimnisse hinweisen. Er überspringt eindeutige Platzhalter (your_key_here, xxxx, ${VAR}, den AWS-Dokumentationsschlüssel), als unecht markierte Zeilen in Testdateien sowie heuristische Regeln in Dokumentation, Lockdateien und minifizierten Bundles. Er berücksichtigt gitleaks:allow und pragma: allowlist secret. Anschließend liest er deine .gitignore-Dateien: Geheimnisse in von git ignorierten Dateien fließen nicht in das Urteil ein und werden in einer abschließenden Zeile gezählt; eine Geheimnisdatei, die git committen würde, wird gemeldet. Er kontaktiert niemals einen Anbieter und gibt nie ein Geheimnis aus. Er liefert BLOCK, REVIEW oder NOT FLAGGED mit Datei, Zeile, Begründung und sichererem Vorgehen.

Was geprüft wird

BLOCK (vor der Weitergabe beheben)

• H01: AWS-Zugriffsschlüssel und geheime Schlüssel (auch in Zugriffsschlüssel-CSVs und aws configure), Google-API-Schlüssel in Servercode (Gemini), Google-OAuth-Client-Secrets, Azure-Storage-Kontoschlüssel, Supabase-secret- und service_role-Schlüssel

• H02: GitHub-, GitLab-, npm- (einschließlich .npmrc _authToken) und PyPI-Tokens

• H03: OpenAI-, Anthropic-, OpenRouter- und Hugging-Face-Schlüssel

• H04: Stripe-Live-Schlüssel und Webhook-Secrets, Bot-Tokens und Webhooks für Slack, Discord und Telegram, Twilio-Auth-Tokens, SendGrid-Schlüssel

• H05: private Schlüssel (PEM, OpenSSH, PGP, PuTTY, age), die Schlüsseldaten enthalten

• H06: Passwörter in Datenbank-URLs und Verbindungszeichenfolgen zu entfernten Hosts

REVIEW (vor der Veröffentlichung prüfen)

• H11: Stripe-Testschlüssel und TestPyPI-Tokens

• H12: Einstellungen mit geheimnisbezogenen Namen und zufällig wirkenden Werten (einschließlich Laravel APP_KEY und ähnlicher *_KEY-Werte), direkt hinterlegte Authorization-Header, Passwörter für Container-Hosts

• H13: JWTs (Supabase-anon-Schlüssel und das jwt.io-Beispiel werden übersprungen)

• H14: .env-, .npmrc-, *.pem- und ähnliche Dateien mit einem Geheimnis, das keine .gitignore-Regel abdeckt

• H15: Google-API-Schlüssel in Firebase-, Android-, iOS- oder Maps-Clientkonfigurationen, die API- und App-Beschränkungen benötigen

Das ist enthalten

• Der Scanner (Python 3.9+, ausschließlich Standardbibliothek)

• Ein Regelhandbuch mit Begründung, Schlüsselformaten und sichererem Vorgehen zu jeder Regel

• Ein riskantes und ein sicheres Beispielprojekt (Django, Express, Firebase, npm und Deployment-Dateien) sowie der tatsächliche Scanner-Bericht zum riskanten Beispiel

Grenzen

Der Scanner liest den aktuellen Dateistand: git-Verlauf, andere Branches und CI-Protokolle werden nicht durchsucht, und er kann nicht feststellen, ob ein Schlüssel noch funktioniert. Der Ignorierstatus wird ausschließlich aus .gitignore-Dateien ermittelt. Bei mehr als 50 Treffern für eine Regel in einer Datei werden die ersten 50 aufgeführt. Binäre Schlüsselspeicher (.p12, .jks), kurze oder wortähnliche Passwörter, über mehrere Zeilen verteilte Geheimnisse und oben nicht genannte Anbieter werden nicht gemeldet. NOT FLAGGED ist keine Garantie.

Inhalt

Eine ZIP-Datei mit 25 Dateien: SKILL.md, der Scanner in scripts/ (4 Python-Dateien), references/rules.md (alle Regeln mit Begründung und sichererem Vorgehen) und examples/ (18 Beispieldateien plus report.md, die tatsächliche Scanner-Ausgabe zum riskanten Beispiel).

So funktioniert es: Dies ist ein Agenten-Skill: ein Ordner mit einer SKILL.md-Datei und Python-Skripten, die ein KI-Programmieragent wie Claude Code, Cursor oder Codex CLI ausführen kann. Entpacke das Archiv in den Skills-Ordner deines Agenten (für Claude Code: ~/.claude/skills/) und bitte deinen Agenten anschließend, dein Projekt zu prüfen. Die Skripte lassen sich auch eigenständig mit Python 3.9 oder neuer ausführen, ohne zusätzliche Installation. Sie lesen ausschließlich deine Dateien: kein Netzwerkzugriff, keine Datenübertragung.