SKILLEMALL.ai

BC ants-openclaw-security-audit

Проверяет безопасность локальных конфигураций openclaw и поверхность раскрытия. Используется для проверки, подтверждения, объяснения и обобщения настроек безопасности, связанных с openclaw, в текущей машине или песочнице, включая конфигурацию прокси, настройки песочницы, раскрытие портов docker, проверку шлюза, разрешения файлов, риски символических ссылок workspace, локальные прослушиваемые порты и общее состояние локальной безопасности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«审计本地 openclaw 的安全配置与运行暴露面。用于检查、验证、解释和总结当前机器或沙箱中的 openclaw 相关安全设置,包括代理配…»

审计本地 openclaw 的安全配置与运行暴露面。用于检查、验证、解释和总结当前机器或沙箱中的 openclaw 相关安全设置,包括代理配置、sandbox 配置、docker 端口暴露、gateway 检查、文件权限、workspace symlink 风险、本地监听端口以及整体本地安全状态。

ClawHub Agent Skills автор: ASantsSec v1.0.0 MIT-0 22 файла тело ≈ 979 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проверяет безопасность локальных конфигураций openclaw и поверхность раскрытия.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторDockerИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 22. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 107
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 979 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 149 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 107 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a read-only OpenClaw security-audit helper whose local checks match its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.