SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD openclaw-security-patrol

Многорежимный инструмент безопасного аудита OpenClaw: по умолчанию локальное офлайн-сканирование, с возможностью отправки данных об угрозах в сеть. Диапазон функций: чтение конфиденциальной системной информации (MAC-адрес, имя хоста, системные журналы, полный список навыков) для выполнения локального анализа безопасности; локальное сохранение отчетов о сканировании и базовых показателей безопасности; опциональная отправка агрегированных данных через режим --push на auth.ctct.cn для получения оценки данных об угрозах (требуется явное согласие пользователя); опциональная настройка запланированных задач через openclaw cron (привязка к инфраструктуре openclaw, может быть пропущена). Зависимости: Node.js v18+. Этот навык разработан командой Changeway (оператором auth.ctct.cn). Сценарии использования: когда пользователь говорит «безопасный аудит», «проверка безопасности», «аудит безопасности», «инспекция», «security audit», «проверить безопасность», «системная безопасность» и т. д. Условия срабатывания: любой запрос, связанный с обнаружением, аудитом или инспекцией безопасности OpenClaw.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenClaw 多模式安全巡检工具：默认本地离线扫描，可选联网威胁情报上报。 功能范围：读取系统敏感信息（MAC 地址、主机名、系统日志、…»

OpenClaw 多模式安全巡检工具：默认本地离线扫描，可选联网威胁情报上报。 功能范围：读取系统敏感信息（MAC 地址、主机名、系统日志、完整 Skill 清单）执行本地安全检测；在本机持久化保存扫描报告与安全基线；可选通过 --push 模式将摘要数据上传至 auth.ctct.cn 获取威胁情报评分（需用户显式同意）；可选通过 openclaw cron 设置定时任务（绑定 openclaw 基础设施，可跳过）。 运行依赖：Node.js v18+。本技能由 Changeway 团队（auth.ctct.cn 运营方）开发。 使用场景：用户说"安全巡检"、"安全检查"、"安全审计"、"巡检"、"security audit"、"检查安全"、"系统安全"等。 触发条件：任何与 OpenClaw 安全检测、审计、巡检相关的请求。

ClawHub Agent Skills автор: zsyjx0115 v1.0.8 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 801 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Многорежимный инструмент безопасного аудита OpenClaw: по умолчанию локальное офлайн-сканирование, с возможностью отправки данных об угрозах в сеть.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention references/cron-setup.md:127
    Упоминание редактирования crontab (документация security-скилла)
    crontab -e  # 删除相关行
    security-скилл

Ещё 4 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "runtime"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "credentials"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "privacy"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "network_endpoints"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "security_notes"

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: 10, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 45
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1801 токенов
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 370 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent security-audit skill, but it under-discloses persistent device identification in local mode and relies on sensitive host inspection plus optional identifiable uploads.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.