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AI Agent 优先
6 个数据技能（parse/validate/filter/query/severity/affected）外加 1 个安装向导技能，全部在漏洞任务上自动触发。无需自定义集成——克隆仓库即可激活。
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OSV Schema SkillsAI 原生的漏洞数据工具箱
把一段提示词粘贴进 Claude Code 或 Codex——智能体会自动安装，并开始解析、校验、查询 OSV 漏洞数据。Go SDK + CLI + 7 个技能，共用同一个 Go 内核。
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📊 项目一览
| 7 个 Claude Code Skills | 6 个数据技能 + 1 个安装向导，自动触发 |
| 5 条 CLI 子命令 | parse · validate · filter · query · version |
| 7 个预编译二进制 | Linux（amd64/arm64/arm）· macOS（amd64/arm64）· Windows（amd64/arm64） |
| 19 个生态系统 | npm · PyPI · Maven · NuGet · RubyGems · Go · Cargo · Hex · Pub · Packagist · … |
| 1 个 Go 内核 | 同一个带类型的 OsvSchema 内核驱动全部三层访问 |
⚡ 一行安装
bash
# 预编译二进制（Linux amd64 示例——请按你的版本/平台替换）
curl -fsSL https://github.com/scagogogo/osv-schema-skills/releases/download/v0.1.0/osv_v0.1.0_linux_amd64.tar.gz | tar -xz osv && sudo mv osv /usr/local/bin/ && osv versionbash
# 或通过 Go（1.18+）
go install github.com/scagogogo/osv-schema-skills/cmd/osv@latest更喜欢 AI Agent 路径？复制一段提示词进 Claude Code 或 Codex——智能体会自动安装。 ↓
🤖 一段提示词，让你的 AI 智能体上岗
最快路径：复制下方提示词，粘贴进 Claude Code 或 Codex，回车。 智能体会安装 CLI、发现技能，随即开始处理 OSV 漏洞数据。完整版见 AI Agent 接入 页。
text
You now have access to the OSV Schema Skills toolkit
(https://github.com/scagogogo/osv-schema-skills), an AI-native Go library + CLI + Claude Code
Skills bundle for the OSV vulnerability schema. Set it up now:
1. Install the `osv` CLI — download a pre-built binary from the GitHub Release matching my
OS/arch, or `go install github.com/scagogogo/osv-schema-skills/cmd/osv@latest`. Verify `osv version`.
2. Commands: `osv parse [-v] <file>`, `osv validate <file>…`, `osv filter -e/-r/-a <file>`,
`osv query --severity cvss3|cvss2 --maven --ranges --events <file>`. Use `-o json` for parsing.
3. Clone the repo to activate the 7 Claude Code Skills (osv-parse/validate/filter/query/severity/affected/installation).
When I ask about a vulnerability, pick the right command automatically, filter by ecosystem if I
name one, extract CVSS + affected ranges, and report concisely. Don't ask me which command to run.它解决了什么问题
无论对人还是对 AI，处理漏洞数据都很痛苦：
- OSV JSON 嵌套极深——受影响包、CVSS 分数、版本范围、引用、事件时间线。手动看一条记录得翻 500 行。
- 过滤每次都要写一次性脚本——"只看 PyPI 的包"或"只看 FIX 引用"，每次都变成一个临时脚本。
- 按 schema 校验没有工具很容易出错（缺
id、范围格式错、severity 类型错）。 - AI 智能体过去没有结构化入口——在这个项目之前，智能体只能
catJSON 然后一路瞎编。
解决方案：一个内核，三层访问
同一套解析/过滤/查询逻辑，可从任何地方触达：
| 层 | 最适合 | 示例 |
|---|---|---|
| 🤖 技能 | Claude Code、AI 工作流 | 你一提漏洞文件，智能体自动触发 osv-parse |
| 🖥️ CLI | Shell、CI 流水线 | osv filter -e PyPI -o json vuln.json |
| 📦 SDK | Go 应用 | v.Affected.FilterByEcosystem(osv.EcosystemPyPI) |
工作原理——意图到技能的路由
关键在于 intent-to-skill routing（意图→技能路由）：每个 SKILL.md 声明 何时 触发（description）以及 能调用什么工具（allowed-tools: Bash(osv:*)）。智能体把你的请求与这些描述匹配，挑出正确的 osv 子命令——你永远不必点名要跑哪个。
底层上，每条命令都调用同一个带类型的 Go 内核（OsvSchema[EcosystemSpecific, DatabaseSpecific any]）——所以 CLI、SDK、技能三者绝不可能彼此不一致。技能只是薄薄的 声明式契约；所有真实逻辑都集中在一处。
数据如何流转：从 JSON 到报告
一个典型的 AI 智能体工作流
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