torch.load(hf_hub_download(...), weights_only=False) exécute n'importe quel code que le propriétaire de ce dépôt a placé dans le fichier, et trust_remote_code=True sans révision figée exécute le code Python que contient le dépôt le jour où vous le téléchargez. Cette compétence détecte ces erreurs ainsi que huit autres erreurs de chargement de modèles dans votre code Python et vos notebooks avant leur exécution, et vous indique comment corriger chacune d'elles.

Votre agent exécute un scanner sur les fichiers .py et les cellules de code des notebooks Jupyter (signalées à la ligne du notebook lui-même, y compris les téléchargements via !wget et !curl et les lignes %pip install). Il connaît les valeurs par défaut de torch.load (weights_only=True à partir de torch 2.6, pickle complet avant 2.6 ou lorsqu'un pickle_module est passé) et lit les fichiers requirements, pyproject.toml, environment.yml et les fichiers de verrouillage pour connaître la version de torch. Il suit un téléchargement à travers les variables, les blocs with, les boucles et les fichiers écrits à partir de celui-ci au sein de chaque fonction, distingue vos propres checkpoints et les hôtes officiels de poids de PyTorch (REVIEW) des fichiers téléchargés ou envoyés par des utilisateurs (BLOCK), et ignore les commentaires et les docstrings. Il n'importe, ne charge et n'exécute jamais rien. Il renvoie BLOCK, REVIEW ou NOT FLAGGED, avec le fichier, la ligne, la raison et une approche plus sûre. Les tokens et les mots de passe ne sont jamais affichés.

Ce qui est vérifié

BLOCK (à corriger avant la mise en production)

• M01 : pickle, joblib, pandas.read_pickle, numpy allow_pickle, Keras safe_mode=False ou torch.load avec weights_only=False sur un fichier téléchargé ou envoyé par un utilisateur
• M02 : trust_remote_code=True sans révision figée sur un commit
• M03 : fichiers de modèle téléchargés en http non chiffré depuis un hôte sur Internet
• M04 : tokens Hugging Face écrits en dur dans le code ou les notebooks

REVIEW (à vérifier avant la publication)

• M11 : les mêmes chargeurs non sûrs sur des fichiers que le code ne télécharge pas lui-même, ou sur les hôtes officiels de poids de PyTorch
• M12 : téléchargements depuis le Hugging Face Hub sans hash de commit dans revision
• M13 : use_safetensors=False ou safe_serialization=False
• M14 : torch.hub.load depuis une branche GitHub non figée
• M15 : torch figé sur une version antérieure à 2.6 (CVE-2025-32434), dans un fichier de dépendances ou une ligne %pip d'un notebook, dans un projet qui appelle torch.load
• M16 : chargement sécurisé désactivé pour l'ensemble du processus (TORCH_FORCE_NO_WEIGHTS_ONLY_LOAD, Keras enable_unsafe_deserialization)

Ce qui est inclus

• Le scanner (Python 3.9+, bibliothèque standard uniquement)
• Un guide des règles avec, pour chaque règle, la raison, une approche plus sûre et la source officielle
• Un exemple de service de modèles risqué et un exemple sûr, ainsi que le rapport réel produit par le scanner sur l'exemple risqué

Limites

Il lit chaque fichier tel qu'il est écrit : un fichier n'est considéré comme téléchargé que si le téléchargement est visible dans ce même fichier. Les chemins passés en arguments de fonction, les noms de modèles issus de fichiers de configuration, la version de torch installée, le chargement de jeux de données, les fichiers ONNX, SavedModel et GGUF ainsi que les vulnérabilités d'autres paquets ne sont pas vérifiés. Les notebooks de plus de 1 Mo sont signalés comme non vérifiés. NOT FLAGGED n'est pas une garantie.

Contenu

Un fichier ZIP contenant 13 fichiers : SKILL.md, le scanner dans scripts/ (6 fichiers Python), references/rules.md (chaque règle avec sa raison et une approche plus sûre) et examples/ (4 fichiers d'exemple plus report.md, le rapport réel du scanner sur l'exemple risqué).

Mode d'emploi : Il s'agit d'une compétence (skill) pour agent : un dossier contenant un fichier SKILL.md et des scripts Python qu'un agent de codage IA comme Claude Code, Cursor ou Codex CLI peut exécuter. Décompressez-le dans le dossier des skills de votre agent (pour Claude Code : ~/.claude/skills/), puis demandez à votre agent de vérifier votre projet. Les scripts fonctionnent aussi seuls avec Python 3.9 ou plus récent, sans rien à installer. Ils se contentent de lire vos fichiers : aucun accès réseau, et rien n'est envoyé nulle part.