SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC clawwall

Исходящая DLP для OpenClaw — жесткие регулярные выражения блокируют утечку секретов и персональных данных с машины. Контроль домена, без LLM.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Outbound DLP for OpenClaw — hard regex blocks secrets & PII from leavi…»

Outbound DLP for OpenClaw — hard regex blocks secrets & PII from leaving the machine. Domain control, no LLM.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: Stan Liu v0.3.0 16 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 191 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Исходящая DLP для OpenClaw — жесткие регулярные выражения блокируют утечку секретов и персональных данных с машины.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторGitHubИИ и агентыДанные и аналитикатип 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
C
73/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
77
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: clawwall (ClawHub)

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. 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 · 6

  • высокая Опасные команды cmd-persistence setup.sh:279
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    launchctl load "$PLIST_FILE" 2>/dev/null || true
Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token hooks/openclaw/package-lock.json:42
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…wQp+7C4n…9JQ==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token plugin/package-lock.json:42
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…w6M+uprW…rLY/w==",
    детектор
  • низкая Опасные команды cmd-background-process setup.sh:286
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    nohup clawwall > "$CLAWWALL_CONFIG_DIR/clawwall.log" 2>&1 &
  • низкая Опасные команды cmd-background-process setup.sh:289
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    nohup python3 -m clawguard > "$CLAWWALL_CONFIG_DIR/clawwall.log" 2>&1 &
  • низкая Секреты в коде secret-aws-key SKILL.md:64
    AWS access key ID (значение-заглушка)
    -d '{"content": "key=AKIA…PLE"}'
    заглушка

Просканировано файлов: 16. 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 "openclaw"

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (clawwall) не совпадает с папкой (clawguard-skill)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1191 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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)
  • +3Длина description 109: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
ClawWall is a disclosed local DLP tool, but its defaults can expose the scanner on the network and allow sensitive outbound data to bypass protection.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.