Jezeli znalazles podatnosc w ktoryms ze skilli lub w infrastrukturze repo (skrypty walidacyjne, marketplace.json, examples):

1. NIE otwieraj publicznego issue.
2. Wyslij email na kontakt@matematic.co z prefiksem tematu [SECURITY] awesome-matematic-skills-pl: ....
3. Opisz wektor + krok-po-kroku reprodukcji + zakres skutkow.
4. Otrzymasz potwierdzenie w 72 godziny i aktualizacje co tydzien do czasu wydania patcha.

Po wydaniu patcha publikujemy CVE-style advisory w CHANGELOG.md + opcjonalnie GitHub Security Advisory.

• Skill ktory w trakcie pracy wysyla dane klienta do cloud LLM bez wiedzy operatora (np. domyslny endpoint w SKILL.md wskazuje hosted API).
• Skill ktory zapisuje PII do trwalego logu bez anonimizacji.
• Skrypt walidacyjny ktory wstrzykuje shell command z trustless input.

• Skill z domyslna konfiguracja, ktora obchodzi tajemnice zawodowa (np. wysylka pisma do US bez DPA).
• Skill z domyslnym API key wbudowanym w repo lub przykladach.
• Skrypt walidacyjny ktory generuje false-negative dla naruszen tajemnicy.

• Skill z domyslnym ustawieniem, ktore zwieksza ryzyko halucynacji cytatu (np. wylaczone grounding).
• Brakujace ostrzezenia o ograniczeniach jurysdykcyjnych.

• Skille ktore wymagaja cloud LLM jezeli wymaganie jest explicit w SKILL.md (sekcja Ograniczenia / Wymagania), a operator dostaje jasna informacje przed pierwszym uruchomieniem. Domyslna konfiguracja musi zostawiac wybor (lokalna inference lub cloud z DPA / SCC) - bez ukrytego defaultu cloud.
• Halucynacje LLM nie zwiazane z konkretnym skillem - to natura modeli, dlatego wbudowalismy citation-grounding-pl i adversarial-legal-review-pl.

Hub jest projektowany pod twarda regule: zaden skill w bundle nie moze byc skonfigurowany tak, zeby wysylac dane klienta poza srodowisko operatora bez jego swiadomej zgody.

• Skille uzywajace LLM domyslnie: cloud LLM lokalna izolacja (Ollama / vLLM / cloud z DPA). Operator wybiera.
• Skille uzywajace external APIs (np. SAOS / EUR-Lex): tylko publiczne dane, brak wysylki PII.
• Skille uzywajace lokalnego storage (cache, audit bundle): operator kontroluje retencje.

Naruszenie tajemnicy zawodowej przez skill = automatyczne RED w trzeciej warstwie walidacji (deliverable-fidelity-pl) i blokada deliverable.

Jezeli zgloszenie skutkuje patchem, beda atrybuowani:

• W CHANGELOG.md przy wpisie patcha
• W GitHub Security Advisory (jezeli wystawione)
• Opcjonalnie w THIRD_PARTY_INSPIRATIONS.md jezeli wektor doprowadzil do strukturalnej zmiany

• Email: kontakt@matematic.co (prefix [SECURITY] awesome-matematic-skills-pl)
• Maintainer: Wieslaw Mazur