flagrix

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GitHub リポジトリとプロフィールをクローンする前にスキャンしてマルウェアを検出します。ターミナル、CI、または AI エージェントから実行できます。 Flagrix ブラウザー拡張機能と同じ、コミットに固定された判定を呼び出せます。

npx flagrix scan https://github.com/some-org/coding-assignment

  some-org/coding-assignment @ 3f9c2a1
  HIGH RISK — Do not clone  security score 12/100
  3 files scanned · 10 dependencies · 2 issues

  CRITICAL Data exfiltration patterns detected: Keylogger Pattern
    assignment.js:14
      14  document.addEventListener("keydown", (e) => send(e.key))

開発者を標的とする、実際の偽採用キャンペーン（ウォレット、SSH キー、ブラウザーセッションを盗む「コーディング課題」リポジトリ）が発生したことを受けて開発されました。

コマンド

flagrix scan <url | owner/repo>   # scan a repository (--ref <branch|sha>)
flagrix scan-user <username>      # score a GitHub profile for scam signals
flagrix mcp                       # MCP server (stdio) for AI agents

終了コード

code	意味
0	リスク低
1	スキャンに失敗
2	リスク中 — 続行する前に確認してください
3	リスク高 — クローンしないでください

--json（標準出力がパイプ接続されている場合は自動で有効になります）を指定すると、結果全体が出力されます。判定はスキャン対象のコミットに固定されます（JSON の commitSha）。その SHA のすべてのファイルを読み取るため、スキャン中または判定後にプッシュがあっても、判定が気づかないうちに無効になることはありません。

AI エージェント

claude mcp add flagrix -- npx -y flagrix mcp

ツール：scan_github_repo、scan_github_user。すべての git clone をスキャンで制御する Claude Code フックがhooks/に含まれています。詳しくはdocs/agent-gating.mdをご覧ください。

トークンとレート制限

認証なしのスキャンでは、GitHub の 60 req/h の上限を使用します（スキャン対象のファイルごとに 1 件リクエストし、最大約 50 件）。GITHUB_TOKEN（または FLAGRIX_GITHUB_TOKEN、または --token）を設定すると、上限が 5,000/h に増え、プライベートリポジトリもスキャンできます。

プライバシー

すべてローカルで処理されます。テレメトリー、アカウント、Flagrix バックエンドはありません。ネットワーク呼び出しは、GitHub/npm API と公開されている detection-rules リポジトリ（シグネチャの更新。6 時間キャッシュされ、オフライン用スナップショットが同梱されています）のみを対象とします。

依存関係は、OSV の悪意あるパッケージフィード（同じリポジトリにある osv-malicious.json。OpenSSF malicious-packages プロジェクトが悪意あるものと確認したすべての npm/PyPI パッケージを収録）に照らしてもチェックされます。フィードはダウンロードされ、ローカルで照合されるため、依存関係の名前がマシンの外部に送信されることはありません。6 時間キャッシュされ、ETag で再検証されます。FLAGRIX_OSV_FEED=0 を設定すると、このチェックをスキップできます（シグネチャに含まれる厳選リストは引き続き適用されます）。

仕組み

スキャンロジックは@flagrix/scanner-core（MIT）に、シグネチャはflagrix-detection-rules（MIT）にあります。ブラウザー拡張機能と同じエンジンとルールを使用しています。判定はリスク評価であり、詐欺を断定するものではありません。必ず公式チャネルを通じて確認してください。

AI に関する開示

このプロジェクトでは、ボイラープレートの生成、テストスイートの拡充、最適化に Claude AI を活用しています。AI が生成したコードはすべて、マージ前に人間のメンテナーが厳密にレビュー、リファクタリング、検証しています。

ライセンス

MIT — LICENSEをご覧ください。