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api-designer
84신뢰할 수 있는 REST 및 GraphQL API 설계
작성자 AutumnsGrove
API 팀에는 일관된 엔드포인트, 인증, 문서화가 필요합니다. 이 스킬은 REST, GraphQL, OpenAPI, 버전 관리, 보안 설계 결정을 안내합니다.
코딩 및 개발 보기
스킬 happyflow-generator
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happyflow-generator
콘텐츠 리비전 r1 높은 위험 ⚙️ 외부 명령어🌐 네트워크 접근📁 파일 시스템 접근🔑 환경 변수
API 해피 패스 테스트 생성
API 팀은 더 심층적인 테스트를 수행하기 전에 문서화된 엔드포인트가 함께 작동한다는 빠른 증명이 필요합니다. 이 스킬은 사양을 파싱하고, 순서가 지정된 흐름을 구성하며, 예상되는 성공 경로를 실행하는 Python 스크립트를 생성합니다.
지원: Claude Codex Code(CC)
설치 전에 중지하고 확인을 요청하세요.
계획을 검토하고 파일을 변경하기 전에 사용자의 명시적 동의를 받으세요.
내 에이전트로 설치
이 요청을 에이전트에 복사하세요. 공식 Skill 페이지와 매니페스트가 포함되어 있습니다.
에이전트 요청
Review the Skillstore skill "happyflow-generator" from https://skillstore.io/skills/chaim12345-happyflow-generator.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/chaim12345-happyflow-generator/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.에이전트는 계속해서 계획을 표시하고 보안 정책에서 요구하는 확인을 요청해야 합니다.
에이전트가 읽기 쉬운 리소스
AI 에이전트, 크롤러, 스크립트가 전체 페이지 대신 정리된 컨텍스트만 필요할 때 이 링크를 사용하세요.
테스트해 보기
"happyflow-generator" 사용 중입니다. 인증이 없는 간단한 고객 API에 대한 OpenAPI URL.
예상 결과:
- create, read, update, delete 작업에 대한 의존성 순서가 지정된 엔드포인트 계획.
- 재시도 처리와 응답 검사를 포함한 생성된 Python 테스트 스크립트 설명.
- 총 단계 수, 성공한 요청, 실패, 경과 시간을 보여주는 실행 요약.
"happyflow-generator" 사용 중입니다. staging API용 로컬 사양과 bearer token.
예상 결과:
- 감지된 base URL과 계획된 인증 요청을 보여주는 대상 검토.
- 제공된 authorization header를 사용하는 생성된 해피 패스 흐름.
- 생성된 스크립트를 공유하기 전에 secrets를 삭제하라는 권장 사항.
"happyflow-generator" 사용 중입니다. 필수 필드에서 검증 오류가 발생한 실패한 생성 흐름.
예상 결과:
- 실패한 단계와 응답 상태에 대한 간결한 설명.
- 사양 스키마를 기반으로 한 요청 데이터 조정 제안.
- 가장 작은 안전한 변경을 적용한 후의 재시도 요약.
보안 감사
높은 위험v9 • 2026. 7. 5. 버전별 보고서 열기
The audit confirms real risks from generated Python execution, full environment inheritance, API credential handling, and outbound requests to user or specification controlled targets. Most Markdown fence detections and endpoint identifier findings are false positives. No prompt injection text was found, but publication should require sandboxing, target confirmation, and secret redaction.
1
스캔된 파일
1,040
분석된 줄 수
13
검토 항목
0
오탐 무시됨
확인된 보안 우려 사항 (3)
높음
Automatic Execution Of Generated Python
The skill fetches or reads API specifications, interpolates spec-derived paths into Python source, writes the result to a temp file, and executes it. A malicious or malformed specification can influence generated code and network behavior.
The workflow directly connects untrusted specifications to generated source and subprocess execution. The cited lines show parsing, path interpolation, file writing, and execution.
높음
Credential Exposure Through Generated Script Output
User credentials are converted into authorization headers, embedded into generated Python source, and the final script is printed. Secrets can be exposed in transcripts, logs, or copied scripts.
The code builds headers from tokens, API keys, passwords, and OAuth secrets, serializes AUTH_HEADERS into generated source, then prints the final script.
높음
Spec-Controlled Network Target Receives Credentials
The base URL is taken from the OpenAPI specification and the generated executor applies authentication headers to its session. A hostile specification can direct authenticated requests to attacker-controlled infrastructure.
The lines show base_url coming from the specification and auth headers applied to every session request. This is a concrete credential misuse path if a spec is untrusted.
기능 검토 항목 (13)
이 스킬에 대해 예상될 수 있는 실제 로컬 기능이므로 검토가 필요하지만, 확인된 악의적 동작으로는 집계되지 않습니다.
높음
Python subprocess.run
result = subprocess.run(
The skill writes generated Python to a temp file and executes it with subprocess.run. The script is derived from API specifications and inherits environment variables, so this is real code execution risk.
높음
Python environment access
env = os.environ.copy()
The executor copies the full process environment and passes it into the generated script subprocess. That can expose unrelated secrets to generated code.
높음
Generic API/secret keys
elif auth_type == "api_key":
The branch enables API key credential handling. It is intended functionality, but it means the skill processes sensitive secrets for outbound requests.
높음
Generic API/secret keys
return {header_name: credentials['api_key']}
The API key is placed directly into an outbound header dictionary. This is legitimate for API testing but can expose the secret if the request target is wrong or untrusted.
중간
HTTP client library
lines.append(' response = self.session.request(method, url, **kwargs)')
The generated executor directly calls self.session.request with generated URLs and authentication headers. This can send credentials and test data to external API targets.
중간
HTTP client library
lines.append(' response = self._make_request("%s", url, data=payload, files=files)' % met
The generated multipart request path sends payloads and files to the target API. This is legitimate testing behavior but still creates outbound network and data exposure risk.
중간
HTTP client library
lines.append(' response = self._make_request("%s", url, json=payload)' % method.lower())
The generated JSON request path sends payloads to the target API. This is a real network operation controlled by parsed specification data.
중간
HTTP client library
lines.append(' response = self._make_request("%s", url)' % method.lower())
The generated no-body request path still performs outbound HTTP requests to specification-derived URLs. The capability is intended but security-sensitive.
중간
Python HTTP libraries
response = requests.post(token_url, data=data)
The OAuth2 flow posts client credentials to a token URL supplied in credentials. This is legitimate authentication handling, but a wrong token URL can expose secrets.
중간
Python HTTP libraries
response = requests.get(spec_source, headers=headers or {})
The parser fetches specifications from arbitrary HTTP URLs and may include caller-supplied headers. This is expected for URL specs but creates external request and header exposure risk.
낮음
HTTP client library
lines.append(' def _make_request(self, method, url, **kwargs):')
The generated script defines a helper that performs HTTP requests during API flow execution. This is expected behavior, but it can contact external targets from the specification.
낮음
Python HTTP libraries
lines.append(' self.session = requests.Session()')
The generated script creates a requests.Session and later applies auth headers to it. This is part of a real outbound request workflow.
낮음
Temp file creation
with tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w', suffix='.py', delete=False) as f:
The skill writes generated Python source to a temporary file before execution. This file operation is expected but security-sensitive because the content is generated from parsed API data.
위험 요인
⚙️ 외부 명령어 (19)
SKILL.md:863 SKILL.md:35-75 SKILL.md:75-83 SKILL.md:83-278 SKILL.md:278-286 SKILL.md:286-422 SKILL.md:422-430 SKILL.md:430-833 SKILL.md:833-841 SKILL.md:841-925 SKILL.md:925-933 SKILL.md:933-970 SKILL.md:970-988 SKILL.md:988-996 SKILL.md:996-998 SKILL.md:998-1001 SKILL.md:1001-1002 SKILL.md:1002-1007 SKILL.md:1007-1010
🌐 네트워크 접근 (11)
📁 파일 시스템 접근 (3)
🔑 환경 변수 (4)
감사자: codex 감사 이력 보기 →
이 보고서 공유 및 인용
버전이 지정된 평가 보고서, 중립 배지, 임베드 카드 및 인용을 공유하세요. Skillstore는 근거를 보고하지만 이 Skill의 안전 여부를 판단하지 않습니다.
보고서 링크 복사
https://skillstore.io/skills/chaim12345-happyflow-generator/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdown 배지
[](https://skillstore.io/skills/chaim12345-happyflow-generator?utm_source=security_passport_badge)HTML 배지
<a href="https://skillstore.io/skills/chaim12345-happyflow-generator?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/chaim12345-happyflow-generator/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>임베드 카드
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/chaim12345-happyflow-generator.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>학술 인용 (APA · BibTeX · CFF)
APA 인용
Chaim12345. (2026). happyflow-generator security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/chaim12345-happyflow-generator/audits/9BibTeX 인용
@techreport{chaim12345-chaim12345-happyflow-generator-2026,
author = {Chaim12345},
title = {happyflow-generator security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/chaim12345-happyflow-generator/audits/9},
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: "happyflow-generator security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "Chaim12345"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/chaim12345-happyflow-generator/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:chaim12345-happyflow-generator:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Skillstore 점수
이 점수의 이유 증거 신뢰도: 중간 55
아키텍처
85
유지보수성
87
콘텐츠
70
커뮤니티
70
사양 준수
만들 수 있는 것
새 API 계약 검증
API를 다른 팀과 공유하기 전에 OpenAPI 문서에서 빠른 해피 패스 스크립트를 생성합니다.
회귀 스모크 테스트 준비
변경 후에도 핵심 API 흐름이 성공 응답을 반환하는지 확인하는 순서 지정된 엔드포인트 검사를 생성합니다.
배포 준비 상태 확인
릴리스를 승격하기 전에 staging 환경에 대해 사양 기반 흐름을 실행합니다.
이 프롬프트를 사용해 보세요
기본 흐름 생성
이 OpenAPI URL과 함께 happyflow-generator를 사용하세요. 순차 해피 패스 테스트 스크립트를 생성하고 실행 전에 엔드포인트 순서를 요약하세요.
인증을 안전하게 사용
이 로컬 OpenAPI 파일과 bearer token을 사용하세요. 먼저 base URL과 엔드포인트를 표시하세요. 요청을 실행하기 전에 확인을 기다리세요.
실패한 해피 패스 단계 디버그
실패한 해피 패스 출력을 검토하세요. 실패한 단계, 가능한 요청 데이터 문제, 재시도에 필요한 최소 변경 사항을 설명하세요.
생성된 테스트 강화
해피 패스 스크립트를 생성한 다음, 내장된 secrets를 피하고, environment variables를 사용하며, 명확한 대상 확인 단계를 추가하도록 리팩터링하세요.
모범 사례
- 요청 실행을 허용하기 전에 감지된 base URL, token URL, 엔드포인트 목록을 검토하세요.
- 제한된 권한의 staging 자격 증명을 사용하고, 생성된 스크립트를 공유하기 전에 secrets를 삭제하세요.
- 최소 환경과 엄격한 네트워크 allowlist가 있는 sandboxed 환경에서 생성된 스크립트를 실행하세요.
피하기
- 명시적인 승인과 rate limits 없이 생성된 스크립트를 production 시스템에 대해 실행하지 마세요.
- 수명이 긴 API keys를 프롬프트나 생성된 소스 파일에 붙여 넣지 마세요.
- 서버 대상과 예시를 먼저 검토하지 않고 알 수 없는 URL의 사양을 신뢰하지 마세요.
자주 묻는 질문
이 스킬은 어떤 사양 형식을 지원하나요?
OpenAPI 사양과 단순화된 GraphQL 경로를 지원합니다. OpenAPI 지원이 더 완전합니다.
요청을 자동으로 실행할 수 있나요?
예. 이 스킬에는 실행 로직이 포함되어 있으므로 사용자는 실행 전에 대상과 자격 증명을 확인해야 합니다.
인증을 처리하나요?
예. bearer, API key, Basic, OAuth2 client credentials 헤더를 준비할 수 있습니다.
생성된 모든 요청이 통과하나요?
아니요. 일부 API에는 사양만으로는 추론할 수 없는 비즈니스별 데이터가 필요합니다.
production 테스트에 적합한가요?
먼저 development 또는 staging에서 사용하세요. Production 사용에는 승인, 제한, 모니터링, 범위가 지정된 자격 증명이 필요합니다.
Claude, Codex, Claude Code가 이 스킬을 사용할 수 있나요?
보고서에는 사양 기반 API 워크플로 생성을 위한 Claude, Codex, Claude Code와의 호환성이 나열되어 있습니다.
개발자 세부 정보
작성자
Chaim12345라이선스
MIT
Skillstore 리비전
r1
버전 안내
작성자가 버전을 선언하지 않았습니다.
참조
02f077c174c5335e2f5d02ca15e77b70d9543e58
유지보수 최신성
2026. 8. 2.
사용량
6 다운로드 · 218 조회
파일 구조
📄 SKILL.md
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