SKILLEMALL.ai

AD openclaw-vulnerability-checker

Инструмент для проверки безопасности и аудита конфигурации OpenClaw. Используется для обнаружения известных уязвимостей в текущей версии OpenClaw, рисков безопасности при доступе из публичной сети, сравнения текущей и последней версий, получения подробной информации об уязвимостях, оценки рисков, аудита конфигурации и рекомендаций по обновлению. Сценарии использования: (1) когда пользователь спрашивает "Проверь, какие уязвимости есть в моей версии OpenClaw", (2) когда пользователь говорит "Проверь безопасность OpenClaw", (3) автоматическое срабатывание, когда пользователь хочет узнать о рисках уязвимостей текущей версии, (4) когда пользователь спрашивает "Что нового в последней версии" или "Сравни версии", (5) когда пользователь спрашивает "Открыт ли публичный доступ к OpenClaw".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenClaw 安全漏洞检查与配置审计工具。用于检测当前 OpenClaw 版本存在的已知安全漏洞、公网访问安全风险,对比当前版本与最新版…»

OpenClaw 安全漏洞检查与配置审计工具。用于检测当前 OpenClaw 版本存在的已知安全漏洞、公网访问安全风险,对比当前版本与最新版本的差异,获取漏洞详情、风险评估、配置审计和升级建议。使用场景:(1) 用户询问"检查一下我的 OpenClaw 版本有什么安全漏洞",(2) 用户说"检查 OpenClaw 安全问题",(3) 用户想了解当前版本的漏洞风险时自动触发,(4) 用户问"最新版本有什么更新"或"对比版本差异",(5) 用户询问"OpenClaw 是否开启了公网访问"。

ClawHub Agent Skills автор: hzzhuohui v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 997 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Инструмент для проверки безопасности и аудита конфигурации OpenClaw.

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

ПроцедураGitHubБезопасностьИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 5. 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 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: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 88
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1997 токенов

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 245 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 88 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent OpenClaw security-audit helper, with local inspection and optional online lookups that match its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.