BD openclaw-prompt-shield
Локальный сканер защиты ввода для агентов OpenClaw. Обнаружение на основе шаблонов по 9 категориям рисков ввода LLM с комбинированным подсчетом баллов и предоставленными вызывающим абонентом белыми списками. Возвращает оценку риска 0-100, соответствующие категории, предлагаемую очищенную версию и вердикт "безопасно для обработки". Чистая стандартная библиотека Python, без удаленных вызовов, без ключей API, без LLM.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Local input-hardening scanner for OpenClaw agents. Pattern-based detec…»
Local input-hardening scanner for OpenClaw agents. Pattern-based detection across 9 categories of LLM input risks, with combined-signal scoring and caller-supplied whitelists. Returns risk score 0-100, matched categories, a suggested sanitized version, and a safe-to-process verdict. Pure Python standard library, no remote calls, no API keys, no LLM.
Локальный сканер защиты ввода для агентов OpenClaw.
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 5
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 5
-
средняя Утечка данных
exfil-read-secret-filesscripts/_patterns.py:274Чтение файлов с учётными данными / секретами (определение детектора / чёрного списка)(r"\b(?:cat|less|more|head|tail)\s+(?:/etc/passwd|/etc/shadow|/proc/self|~/\.ssh/|~/\.aws/|~/\.gnupg/|~/\.config/)", "tool_abuse"),
детектор -
низкая Опасные команды
cmd-pipe-to-shellscripts/_patterns.py:272Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)(_ws("execute", r"(?:curl|wget|bash|sh|powershell|cmd|python|perl|ruby)"), "tool_abuse"),детекторстрока в коде -
низкая Опасные команды
cmd-pipe-to-shellscripts/_patterns.py:273Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)(_ws("run", r"(?:curl|wget|bash|sh|powershell|cmd)", r"[-/]"), "tool_abuse"),детекторстрока в коде
Ещё 2 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.
Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 50
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2958 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 351 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.