01Ce que sont les Agent Skills
Un Agent Skill est un répertoire contenant un fichier SKILL.md : un frontmatter YAML avec les champs obligatoires « name » et « description », plus des instructions en Markdown ; s'y ajoutent en option les répertoires scripts/ (code exécutable), references/ (documentation) et assets/ (modèles, données). Les agents chargent les skills par progressive disclosure en trois étapes : au démarrage, seuls le nom et la description (environ 100 tokens) ; à l'activation, les instructions complètes ; les scripts et fichiers de référence uniquement en cas de besoin – les scripts sont exécutés via le shell, et seule leur sortie entre dans le contexte. Le format a été développé par Anthropic, publié comme standard ouvert (agentskills.io) et est pris en charge par de nombreux agents, dont Claude et Claude Code, GitHub Copilot, VS Code, Gemini CLI et OpenAI Codex.
02Prompt injection via le contenu des skills
Les instructions d'un skill entrent directement dans le contexte de l'agent, sous la forme de consignes en apparence dignes de confiance. Anthropic avertit expressément : un skill malveillant peut amener l'agent à appeler des outils ou à exécuter du code d'une manière qui ne correspond pas à la finalité déclarée du skill – par exemple en dissimulant des actions à l'utilisateur ou en ne modifiant le comportement que sous certaines conditions. Cela correspond au schéma de la prompt injection indirecte (OWASP LLM01:2025) : des contenus issus de sources externes modifient le comportement du modèle de manière non intentionnelle. Les skills qui chargent à l'exécution des contenus depuis des URL externes sont particulièrement risqués – même un skill initialement bénin peut être compromis si ses dépendances externes changent ultérieurement.
03Risque supply chain : des skills de sources tierces
Les skills se partagent comme des paquets logiciels – via des dépôts Git, des catalogues de plugins et des places de marché communautaires. Anthropic recommande de n'utiliser que des skills provenant de sources de confiance et de traiter l'installation d'un skill avec le même soin que l'installation d'un logiciel sur des systèmes de production. Les indicateurs de risque typiques sont les scripts embarqués (ils s'exécutent avec un accès complet à l'environnement de l'agent), les identifiants codés en dur, les références à des serveurs MCP (elles étendent l'accès au-delà du skill), les accès réseau ainsi que les chemins de fichiers situés hors du répertoire du skill. Comme les skills peuvent changer à chaque mise à jour, chaque nouvelle version vaut nouveau déploiement – avec une nouvelle revue de sécurité.
04Permissions excessives et fuite de données
Un skill n'apporte pas son propre modèle de permissions : il hérite des droits de l'agent qui l'exécute – et ceux-ci varient considérablement selon l'environnement d'exécution : dans la Claude API, les skills tournent dans un conteneur sandbox sans accès réseau ; dans Claude Code, en revanche, avec l'accès réseau complet de la machine de l'utilisateur. La combinaison d'un accès en lecture à des données sensibles et de communications sortantes est critique : Anthropic cite explicitement l'association d'outils de lecture de fichiers et d'outils réseau comme risque combiné ; l'exfiltration est également possible via les réponses mêmes de l'agent. Le champ frontmatter expérimental « allowed-tools » peut restreindre les outils utilisables, mais il n'est pas appliqué par toutes les implémentations – il ne remplace pas le durcissement de l'environnement d'exécution.
05Approches de vérification : revue, sandboxing, allowlisting, signature
Avant toute approbation : une revue complète de tous les fichiers d'un skill – SKILL.md, fichiers Markdown référencés, scripts et ressources – à la recherche d'instructions adversariales (ignorer les règles de sécurité, dissimuler des actions), d'accès réseau, d'identifiants codés en dur, de cibles de redirection inattendues et de schémas d'exfiltration. Les scripts embarqués devraient être exécutés dans une sandbox isolée afin de vérifier que leur comportement correspond à la finalité déclarée ; pour l'exploitation, des environnements isolés supplémentaires, comme des conteneurs sans accès réseau, sont recommandés. L'allowlisting signifie que seuls des skills explicitement vérifiés et approuvés sont mis en service. L'intégrité des versions vérifiées est garantie par des checksums contrôlées au déploiement et par des commits signés dans le dépôt du skill ; en production, les skills sont épinglés sur des versions précises.
06Gouvernance : catalogues maîtrisés, least agency, pistes d'audit
Les organisations devraient piloter les skills via un catalogue interne maîtrisé : un registre par skill avec finalité, owner, version, dépendances et statut d'évaluation, complété par une séparation des fonctions – celui qui écrit un skill ne l'approuve pas lui-même. Le cycle de vie s'étend de la création et de la revue aux tests et au déploiement, jusqu'au monitoring et à la mise hors service ordonnée. Le principe « Least Agency » de l'OWASP Top 10 for Agentic Applications transpose le least privilege aux agents : n'accorder que le strict minimum de skills, d'outils et de marges d'action – des bundles de skills par rôle maintiennent l'ensemble actif réduit. Pour les pistes d'audit, Anthropic recommande une journalisation au niveau applicatif permettant de retracer quels skills ont été chargés dans quelles requêtes ; des réévaluations régulières révèlent la dérive entre skills, workflows et modèles.
