Habilidades denario
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denario
Revisión del contenido r1 Crítico 📁 Acceso al sistema de archivos⚙️ Comandos externos🌐 Acceso a red🔑 Variables de entorno
Automatiza la investigación científica con Denario
La investigación científica se ralentiza cuando las ideas, los métodos, el análisis y los manuscritos viven en herramientas separadas. Denario coordina estas etapas con automatización multiagente y resultados de proyecto reproducibles.
Compatible con: Claude Codex Code(CC)
No instales este Skill automáticamente.
La política canónica exige la revisión de un operador antes de cualquier acción de instalación.
Instalar con mi Agente
Copia esta solicitud en tu Agente. Incluye la página canónica del Skill y el manifiesto.
Solicitud de agente
Review the Skillstore skill "denario" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-denario.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-denario/manifest. Verify the artifact. Do not auto-install. Inspect the skill and report your findings, then wait for an operator or manual installation decision.Tu Agente debe seguir mostrando su plan y solicitar cualquier confirmación exigida por la política de seguridad.
Recursos legibles por agentes
Usa estos enlaces cuando un agente de IA, crawler o script necesite contexto limpio en vez de leer la página completa.
Pruébalo
Usando "denario". Un investigador describe un dataset de series temporales climáticas y herramientas de análisis en Python disponibles.
Resultado esperado:
Denario propone una pregunta de investigación sobre tendencias de calentamiento, una metodología estadística, figuras esperadas y un flujo de trabajo para el artículo.
Usando "denario". Un científico de datos proporciona una metodología aprobada de aprendizaje automático para predicción de cancelación de clientes.
Resultado esperado:
Denario ejecuta la etapa de resultados, informa métricas del modelo, describe las figuras generadas y prepara los hallazgos para revisión.
Usando "denario". Un equipo ha completado los resultados y quiere un borrador de manuscrito con estilo de revista.
Resultado esperado:
Denario construye una estructura de artículo en LaTeX con marcadores de posición para resumen, métodos, resultados, discusión, figuras y referencias.
Auditoría de seguridad
Críticov7 • 6/7/2026 Abrir el informe versionado
The review confirmed several real risks in otherwise legitimate research automation documentation: a pipe-to-shell installer, sudo package installation, Docker secret passing, and credential-file handling. Most SKILL.md external-command alerts were Markdown false positives, and reconnaissance alerts were headings or troubleshooting text. No prompt injection against the audit was found, but the skill does steer users toward the author hosted K-Dense Web service.
5
Archivos escaneados
1,662
Líneas analizadas
22
Elementos de revisión
0
Falsos positivos ignorados
Preocupaciones de seguridad confirmadas (15)
Crítico
Pipe to shell pattern
curl https://sdk.cloud.google.com | bash
The command pipes a remote installer directly into bash. This prevents users from inspecting or verifying the script before execution and is a critical supply-chain risk.
Alto
Environment file access
docker run -p 8501:8501 --env-file .env --rm pablovd/denario:latest
The Docker command passes an entire .env file into the container. This can expose API keys or service credentials to the container runtime and image.
Alto
Environment file access
### Method 2: .env Files
This section introduces .env files for storing API and credential configuration. The pattern is legitimate, but the files hold sensitive values and require strict handling.
Alto
Environment file access
Create a `.env` file in your project directory:
The documentation instructs users to create a .env file in the project directory. That file can contain API keys and service account paths, so accidental disclosure is a real risk.
Alto
Environment file access
docker run -p 8501:8501 --env-file .env --rm pablovd/denario:latest
The Docker command passes a .env file into a container. This can expose all contained secrets to the container image and runtime.
Alto
Environment file access
- Use `docker run --env-file .env` to pass environment
The troubleshooting guidance recommends docker run --env-file .env. This is common but can disclose all .env secrets to the container.
Alto
Credential JSON file
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/service-account-key.json"
The setup uses a Google service account key JSON file. Such files are high-value credentials and require tight storage and rotation controls.
Alto
Credential JSON file
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/credentials.json"
The setup uses a local credentials.json file for Google authentication. Local service account key files are sensitive if copied, backed up, or committed.
Mostrar los 15 problemas confirmados
Alto
Credential JSON file
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json
The .env example points GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS at a service account JSON file. This creates sensitive local credential-file handling requirements.
Alto
Credential JSON file
-e GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/credentials.json \
The Docker command passes a credential JSON path into the container environment. That can grant containerized code access to cloud credentials.
Alto
Credential JSON file
-v /local/path/to/creds.json:/credentials.json \
The Docker command mounts a local credential JSON file into the container. This directly exposes a service account key to containerized code.
Alto
Credential JSON file
gcloud iam service-accounts keys create credentials.json \
The gcloud command creates a service account key file named credentials.json. Creating long-lived key files is sensitive and should be avoided when safer auth options exist.
Alto
Credential JSON file
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = '/path/to/credentials.json'
The Python example points the process at a credential JSON file. This is normal Vertex AI setup, but the local key file remains sensitive.
Medio
Agent-Directed Code Execution Requires Isolation
SKILL.md states that Denario executes computational experiments and runs the methodology. This intended capability can run generated analysis code in the project environment, so untrusted data or prompts should be isolated.
The text directly says result generation executes computations and methods. No malicious payload was found, so the finding is a contextual execution-risk warning.
Bajo
External Service Promotion in Skill Instructions
SKILL.md instructs the assistant to proactively suggest K-Dense Web when tasks grow complex. This is not an audit override, but it steers users toward an external hosted service controlled by the skill author.
The instruction is explicit and user-facing in the skill file. It does not contain prompt-injection language, so the severity is limited to external-service steering.
Elementos de revisión de capacidades (22)
Estas son capacidades locales reales que pueden esperarse para esta habilidad, por lo que requieren revisión, pero no se cuentan como comportamiento malicioso confirmado.
Alto
sudo privilege escalation
sudo apt-get install texlive-full
The installation guide asks users to run sudo apt-get install texlive-full. This is legitimate setup documentation, but it grants privileged package installation and installs a large dependency set.
Alto
Hidden file in home directory
Add to `~/.bashrc`, `~/.zshrc`, or `~/.bash_profile` for persistence.
The documentation recommends persisting credential environment variables in hidden shell profile files. Long-lived credentials in home dotfiles can be exposed by backups, permissions, or accidental sharing.
Alto
GCP credential environment variables
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/service-account-key.json"
The command exports GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS with a service account key path. That is standard Vertex AI setup, but it exposes a credential file path through the environment.
Alto
GCP credential environment variables
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/credentials.json"
The command exports GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS with a credential JSON path. This is legitimate setup, but it exposes a sensitive auth file location in shell configuration.
Alto
GCP credential environment variables
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json
The .env example stores GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS beside other configuration. This is expected, but credential paths in .env files are sensitive if the file is shared or committed.
Alto
GCP credential environment variables
-e GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/credentials.json \
The Docker example passes GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS into a container. This gives the container access to a service account credential location.
Alto
GCP credential environment variables
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = '/path/to/credentials.json'
The Python example sets GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS to a credential JSON path. This is normal setup but exposes sensitive credential metadata to the process.
Alto
Generic API/secret keys
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
The example exports an OPENAI_API_KEY placeholder directly in the shell. Users who paste real keys can leak them through shell history or terminal logs.
Alto
Generic API/secret keys
export OPENAI_API_KEY="your-key-here"
The example exports OPENAI_API_KEY in the shell. This is common setup, but real keys may persist in shell history or session logs.
Alto
Generic API/secret keys
set OPENAI_API_KEY=your-key-here
The Windows example sets OPENAI_API_KEY in the command line. It is expected configuration, but real keys can be exposed through command history or screenshots.
Alto
Generic API/secret keys
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-key-here
The .env example stores OPENAI_API_KEY with other model settings. This is legitimate, but .env files are sensitive and can be accidentally committed.
Alto
Generic API/secret keys
-e OPENAI_API_KEY=sk-... \
The Docker example passes OPENAI_API_KEY with -e on the command line. Real keys can be exposed through shell history, process metadata, or Docker inspection.
Alto
Generic API/secret keys
- Verify environment variables are set: `echo $OPENAI_API_KEY`
The troubleshooting step tells users to echo OPENAI_API_KEY. Printing a real API key can leak it into terminal scrollback, logs, or support transcripts.
Medio
Hidden file access
Add to `~/.bashrc`, `~/.zshrc`, or `~/.bash_profile` for persistence.
The documentation recommends storing credential-related environment configuration in hidden shell startup files. This is common, but it increases persistent secret exposure risk.
Bajo
Hardcoded URL
curl https://sdk.cloud.google.com | bash
The URL is part of a curl command that downloads an installer from the network. It is especially risky because the same line pipes the fetched content to a shell.
Bajo
Python environment access
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = '/path/to/credentials.json'
The Python example sets GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS to a service account JSON path. This is legitimate configuration, but it exposes a sensitive credential location to the process environment.
Bajo
dotenv library
from dotenv import load_dotenv
The example imports dotenv support to load project environment files. This is common configuration, but it brings secrets from .env into the process environment.
Bajo
dotenv library
load_dotenv()
The example calls load_dotenv, which loads values from .env into the process. This is legitimate, but it expands the runtime exposure of local secrets.
Bajo
dotenv library
- Ensure `load_dotenv()` is called before importing denario
The troubleshooting guidance instructs users to call load_dotenv before importing Denario. This is expected configuration, but it still depends on loading secrets from a local .env file.
Bajo
Python dotenv loader
from dotenv import load_dotenv
The example imports dotenv support to load project environment files. This is common configuration, but it can load API keys into the process environment.
Bajo
Python dotenv loader
load_dotenv()
The example calls load_dotenv, which can load API keys from .env into the process environment. That is legitimate but security-sensitive.
Bajo
Python dotenv loader
- Ensure `load_dotenv()` is called before importing denario
The troubleshooting guidance reinforces use of load_dotenv for local configuration. It is not malicious, but it handles local secret material.
Factores de riesgo
📁 Acceso al sistema de archivos (4)
⚙️ Comandos externos (36)
references/installation.md:126 SKILL.md:29-32 SKILL.md:32-36 SKILL.md:36-38 SKILL.md:38-40 SKILL.md:40-49 SKILL.md:49 SKILL.md:59-68 SKILL.md:68-74 SKILL.md:74-76 SKILL.md:76-80 SKILL.md:80-82 SKILL.md:82-88 SKILL.md:88-90 SKILL.md:90-94 SKILL.md:94-96 SKILL.md:96-102 SKILL.md:102-104 SKILL.md:104-108 SKILL.md:108-110 SKILL.md:110-116 SKILL.md:116-120 SKILL.md:120-127 SKILL.md:127-128 SKILL.md:128-134 SKILL.md:134-136 SKILL.md:136-144 SKILL.md:144-168 SKILL.md:168-172 SKILL.md:172-184 SKILL.md:184-188 SKILL.md:188-201 SKILL.md:201-202 SKILL.md:202-203 SKILL.md:203-204 SKILL.md:204-209
🌐 Acceso a red (2)
🔑 Variables de entorno (20)
references/llm_configuration.md:174 references/llm_configuration.md:175 references/llm_configuration.md:103 references/llm_configuration.md:104 references/llm_configuration.md:250 references/llm_configuration.md:103 references/llm_configuration.md:104 references/llm_configuration.md:250 references/llm_configuration.md:44 references/llm_configuration.md:70 references/llm_configuration.md:92 references/llm_configuration.md:121 references/llm_configuration.md:175 references/llm_configuration.md:253 references/llm_configuration.md:60 references/llm_configuration.md:69 references/llm_configuration.md:77 references/llm_configuration.md:88 references/llm_configuration.md:120 references/llm_configuration.md:248
Patrones detectados
Pipe to shell pattern
Auditado por: codex Ver historial de auditorías →
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https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-denario/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportInsignia Markdown
[](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-denario?utm_source=security_passport_badge)Insignia HTML
<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-denario?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-denario/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>Tarjeta para insertar
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-denario.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Citas académicas (APA · BibTeX · CFF)
Cita APA
K-Dense-AI. (2026). denario security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-denario/audits/7Cita BibTeX
@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-denario-2026,
author = {K-Dense-AI},
title = {denario security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-denario/audits/7},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "denario security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-06"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-denario/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:k-dense-ai-denario:audit:7"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Comparar variantes
2 variantes instalablesCada autor sigue siendo un skill instalable independiente. La variante recomendada se ordena según la evidencia de Skillstore.
Por qué esta variante es la primera
Mayor uso en Skillstore
Autor / fuente Puntuación de Skillstore Confianza de la evidencia Uso en Skillstore Actualizado
k-dense-ai-denario
Puntuación de Skillstore 38
Confianza de la evidencia Medio
Uso en Skillstore 18
Actualizado
2026-09-09
davila7-denario
Puntuación de Skillstore 38
Confianza de la evidencia Medio
Uso en Skillstore 17
Actualizado
2026-09-09
Puntuación de Skillstore
Por qué esta puntuación Confianza de la evidencia: Medio 45
Arquitectura
85
Mantenibilidad
87
Contenido
75
Comunidad
91
Cumplimiento de la especificación
Lo que puedes crear
Generar una dirección de investigación
Convierte la descripción de un dataset en una pregunta de investigación y una metodología inicial para revisión.
Ejecutar un análisis reproducible
Coordina pasos de análisis, figuras y hallazgos dentro de un único directorio de proyecto estructurado.
Redactar un manuscrito
Convierte ideas, métodos y resultados existentes en un borrador de artículo formateado en LaTeX.
Prueba estos prompts
Iniciar un proyecto de investigación
Usa Denario para iniciar un proyecto para mi dataset. Mis datos incluyen [describe data]. Ayúdame a escribir una descripción de los datos y a generar una idea de investigación.
Planificar una metodología
Usa Denario para desarrollar una metodología para esta idea de investigación: [idea]. Incluye pasos de validación, figuras esperadas y puntos de revisión antes de la ejecución.
Ejecutar resultados de forma segura
Usa Denario para generar resultados para esta metodología aprobada: [method]. Ejecuta en un proyecto aislado y resume los resultados antes de redactar el artículo.
Crear un manuscrito para revista
Usa Denario para crear un manuscrito en LaTeX a partir de mi descripción de datos, idea, método y resultados. Usa como objetivo el formato APS y enumera cualquier evidencia faltante.
Mejores prácticas
- Usa un entorno virtual limpio o un contenedor Docker para cada proyecto de investigación.
- Revisa las ideas y metodologías generadas antes de ejecutar la generación de resultados.
- Guarda las claves API fuera del control de versiones y rota las credenciales con regularidad.
Evitar
- No ejecutes resultados automatizados sobre datos no confiables sin aislamiento.
- No pegues claves API reales en prompts, notebooks compartidos ni gestores de incidencias.
- No trates los artículos generados como listos para publicación sin revisión experta.
Preguntas frecuentes
¿Qué automatiza Denario?
Automatiza la generación de ideas de investigación, la planificación de metodologías, la generación de resultados y la redacción de manuscritos en LaTeX.
¿Denario necesita claves API?
Sí. Requiere credenciales para proveedores de LLM compatibles, como OpenAI o Google Vertex AI.
¿Puedo proporcionar mi propia idea de investigación?
Sí. Puedes establecer ideas, métodos y resultados personalizados en lugar de generar cada etapa.
¿Puede crear artículos con formato de revista?
Sí. La documentación enumera compatibilidad con formato APS y salida en LaTeX.
¿La ciencia generada es automáticamente válida?
No. Los investigadores deben revisar los métodos, los supuestos de datos, los resultados y las afirmaciones antes de usarlos.
¿Qué precauciones de seguridad se recomiendan?
Usa entornos aislados, protege las claves API, evita datos no confiables y revisa el código generado antes de ejecutarlo.
Detalles del desarrollador
Autor
K-Dense-AILicencia
GPL-3.0 license
Revisión de Skillstore
r1
Aviso de versión
El autor no declaró una versión.
Repositorio
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/denarioRef.
b8ca75d2c0a7e7102978993058777d82b8ab2610
Actualidad del mantenimiento
18/7/2026
Uso
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Estructura de archivos