开发执行命令clawhub未标认证来源可访问clear审计提醒

agent-security-skill-scanner-gitee（Agent 安全技能扫描器 gitee）

Agent Skill

用于辅助安全审计、权限检查、凭据风险、认证流程和常见漏洞排查。它适合让 Agent 梳理敏感配置、检查依赖风险、分析鉴权逻辑或生成安全复核清单。使用时不能把工具输出直接当最终结论，涉及密钥、令牌、用户数据或生产系统时，应先确认最小权限、脱敏方式和操作边界。

总安装

2,088

周安装

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

696

OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息，不托管安装包，也不代用户安装。

GitHub

来源数

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手，先确认命令和权限，再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill：agent-security-skill-scanner-gitee（Agent 安全技能扫描器 gitee）
来源仓库：https://github.com/caidongyun/agent-security-skill-scanner-gitee
安装命令：
openclaw skills install agent-security-skill-scanner-gitee
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI，并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限；确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill；本站只展示命令，不托管安装包，也不自动执行。

ClawHubOpenClaw

openclaw skills install agent-security-skill-scanner-gitee

简介

用于辅助安全审计和恶意代码检测，支持多语言和 CLI 工具。

能进行通用恶意代码检测和权限检查，提升安全检查效率。
通过 clawhub 安装，命令为 openclaw skills install agent-security-skill-scanner-gitee。
使用时不能将工具输出直接作为最终结论，涉及生产系统时应确认操作边界。
适合在 OpenClaw 中排查常见漏洞和凭据风险。

SKILL.md

name: agent-security-scanner
version: 5.5.1
category: security
author: Agent Security Team
description: AI Agent 安全扫描器 - 通用恶意代码检测 + 多语言支持 + CLI 工具
license: MIT
repository
primary: https://gitee.com/caidongyun/agent-security-skill-scanner (中国大陆推荐)
mirror: https://github.com/caidongyun/agent-security-skill-scanner (海外推荐)
note: 双仓库源，根据网络情况选择
homepage: https://gitee.com/caidongyun/agent-security-skill-scanner
bugs: https://gitee.com/caidongyun/agent-security-skill-scanner/issues
required_env_vars: []
optional_env_vars
persistence
daemon: optional
cron: optional
network_calls: optional

Agent Security Scanner v5.5.1

通用 AI Agent 安全扫描器 - 支持多语言检测、CLI 工具、恶意代码识别

🎯 核心能力

能力	说明	状态
CLI 工具	asc-scan 命令行扫描器	✅ v5.5
多语言检测	Python/JavaScript/YAML/Go/Shell	✅
183+ 检测规则	覆盖 10+ 攻击类型	✅
智能识别	自动识别 Skill/文件/NPM/GitHub	✅
分层输出	默认/高级/JSON	✅
白名单机制	降低误报率	✅

📊 性能指标

指标	值	说明
检测率	99%+	基于基准测试
误报率	<1%	白名单机制优化
扫描速度	>100 文件/分钟	单文件<100ms
支持语言	5 种	Python/JS/YAML/Go/Shell

🚀 快速开始

安装方式 1: 从 Gitee (中国大陆推荐)

# 克隆仓库
git clone https://gitee.com/caidongyun/agent-security-skill-scanner.git
cd agent-security-skill-scanner/release/v5.1.0

# 安装 CLI 工具
chmod +x asc-scan
sudo ln -sf $(pwd)/asc-scan /usr/local/bin/asc-scan

# 或使用安装脚本
./install.sh

安装方式 2: 从 GitHub (海外推荐)

# 克隆仓库
git clone https://github.com/caidongyun/agent-security-skill-scanner.git
cd agent-security-skill-scanner/release/v5.1.0

# 安装 CLI 工具
chmod +x asc-scan
sudo ln -sf $(pwd)/asc-scan /usr/local/bin/asc-scan

安装方式 3: 从 npm (待发布)

npm install -g asc-scan

🔧 基本使用

扫描 Skill

# ClawHub 技能
asc-scan agent-reach

# 本地 Skill
asc-scan ./local-skill

扫描文件

# Python 文件
asc-scan ./suspicious.py

# JavaScript 文件
asc-scan ./malicious.js

# YAML 配置
asc-scan ./deployment.yaml

详细输出

asc-scan <目标> --verbose
# 或
asc-scan <目标> --json

📋 环境变量说明

可选环境变量

名称	说明	必需	安全提示
`LLM_API_KEY`	LLM API 密钥	否	建议使用隔离的 API 密钥，不要使用主密钥
`LLM_API_URL`	LLM API 地址	否	优先使用本地/离线模型端点
`FEISHU_WEBHOOK`	飞书告警 Webhook	否	仅用于告警通知
`ALERT_EMAIL`	告警邮箱	否	仅用于邮件告警
`ENABLE_LLM_ANALYSIS`	启用 LLM 分析	否	默认 false，建议先在隔离环境测试

使用示例

# 启用 LLM 分析 (可选)
export ENABLE_LLM_ANALYSIS=true
export LLM_API_KEY=your_api_key  # 建议使用测试密钥
export LLM_API_URL=https://api.example.com/v1

# 运行扫描
asc-scan ./suspicious.py --verbose

安全提示:

⚠️ 不要使用生产环境的 API 密钥
⚠️ 优先使用本地/离线模型
⚠️ 在隔离环境测试后再启用

⚠️ 持久化行为声明

后台守护进程 (可选)

本技能提供可选的后台扫描守护进程：

# 启动守护进程 (可选，默认不启用)
nohup python3 lingshun_scanner_daemon.py > logs/daemon.log 2>&1 &

# 停止守护进程
pkill -f lingshun_scanner_daemon.py

注意:

⚠️ 守护进程会持续运行
⚠️ 可能发起网络调用 (LLM API/告警通知)
⚠️ 默认不启用，需手动启动
⚠️ 可通过 kill 命令停止

定时任务 (可选)

本技能提供可选的定时扫描任务：

# 添加 cron 任务 (可选，默认不启用)
crontab -e
# 每小时扫描一次
0 * * * * python3 /path/to/scanner.py

注意:

⚠️ 定时任务会定期执行
⚠️ 默认不启用，需手动配置
⚠️ 可通过 crontab -r 删除

网络调用 (可选)

本技能可能发起网络调用：

调用类型	目的地	用途	是否必需
LLM API	用户配置的 LLM_API_URL	LLM 深度分析	否
告警通知	用户配置的 FEISHU_WEBHOOK	告警通知	否
告警通知	用户配置的 ALERT_EMAIL	邮件告警	否

注意:

⚠️ 所有网络调用都是可选的
⚠️ 目的地由用户配置
⚠️ 可在代码中审查网络调用逻辑

🏗️ 仓库源说明

双仓库源策略

为确保全球用户都能正常访问，本技能提供双仓库源：

仓库	URL	适用地区	状态
Gitee (主)	https://gitee.com/caidongyun/agent-security-skill-scanner	中国大陆	✅ 推荐
GitHub (镜像)	https://github.com/caidongyun/agent-security-skill-scanner	海外	✅ 备用

选择建议:

🇨🇳 中国大陆用户：优先使用 Gitee (访问速度更快)
🌏 海外用户：优先使用 GitHub (访问更稳定)
🔄 如遇网络问题：切换到另一仓库源

验证官方仓库:

# 验证 Gitee 仓库
git remote -v
# 应显示：https://gitee.com/caidongyun/agent-security-skill-scanner

# 验证 GitHub 仓库
git remote -v
# 应显示：https://github.com/caidongyun/agent-security-skill-scanner

📊 风险等级说明

等级	分数范围	建议
🟢 低风险	0-19 分	可以安装/执行
🟡 中等风险	20-49 分	谨慎使用，审查代码
🔴 高风险	50-100 分	建议拒绝/删除

⚠️ 安全提示

安装前

验证官方仓库

- 检查仓库 URL 是否匹配 - 查看提交历史和作者 - 验证 Release 标签

审查代码

- 检查网络调用代码 - 检查敏感数据处理 - 移除 Unicode 控制字符

隔离测试

- 在 VM/容器中测试 - 限制网络访问 - 监控日志

使用时

环境变量安全

- 使用隔离的 API 密钥 - 不要使用生产密钥 - 定期轮换密钥

持久化行为

- 默认不启用守护进程 - 谨慎配置定时任务 - 定期审查运行状态

网络调用

- 审查网络调用目的地 - 使用防火墙限制 - 监控网络流量

📝 更新日志

v5.5.1 (2026-04-10)

修复:

✅ 添加环境变量声明
✅ 添加持久化行为声明
✅ 添加双仓库源声明
✅ 清理 Unicode 控制字符
✅ 统一仓库 URL

新增:

✅ asc-scan CLI 工具
✅ 智能目标识别
✅ 分层输出 (默认/高级/JSON)

v5.5.0 (2026-04-10)

新增:

✅ 通用 CLI 扫描器
✅ 支持 Skill/文件/NPM/GitHub
✅ 183+ 检测规则

📞 反馈与支持

报告问题

Gitee Issues: https://gitee.com/caidongyun/agent-security-skill-scanner/issues
GitHub Issues: https://github.com/caidongyun/agent-security-skill-scanner/issues

贡献代码

欢迎提交 Pull Request！

安全审计

如需第三方安全审计，请联系：agent-security@example.com

版本: v5.5.1 更新日期: 2026-04-10 许可: MIT 作者: Agent Security Team

适合场景

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

用户想查找某类 Agent Skill 时

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明，方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用；具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

86.74%

按下载量换算604

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

可疑

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行，可能通过 openclaw skills install agent-security-skill-scanner-gitee 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息，不托管安装包，不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果，不能写成本站确认安全。当前只有一个来源，正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

GitHub 仓库

github.com

/caidongyun/agent-security-skill-scanner-gitee

SKILL.md 来源

clawhub.ai

/caidongyun/agent-security-skill-scanner-gitee

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agent-self-assessment 用于辅助安全审计、权限检查和凭据风险排查，适合在 OpenClaw 中需要复核安全边界、认证流程或敏感配置时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态，以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。