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共找到 63 个 Skills
AI Agent社区事件报告系统。通过上报威胁，助力集体安全建设。
借助Microsoft的Agent Governance Toolkit为AI Agent添加策略执行、零信任身份认证和执行沙箱功能
AI Agent技能安装前的安全审计与漏洞扫描工具。适用场景：(1) 评估来自不可信来源的skill；(2) 审计skill目录或Git仓库URL中的恶意代码；(3) 作为Claude Code插件、OpenClaw技能或Codex技能的安装前安全关卡；(4) 扫描Python脚本中的危险模式，如os.system、eval、subprocess、网络数据泄露；(5) 检测SKILL.md文件中的提示注入；(6) 检查依赖供应链风险；(7) 验证文件系统访问是否在skill边界内。触发指令："audit this skill"、"is this skill safe"、"scan skill for security"、"check skill before install"、"skill security check"、"skill vulnerability scan"。
全面的系统健康扫描工具，可检测安全风险、性能指标以及可优化点，支持Windows、macOS和Linux系统。
使用此工具可在操作生产系统或自主运行Agent时避免破坏性操作
面向Agent和操作的基于声明的授权，可授予、撤销和验证权限，实现安全的多Agent协作。适用场景：权限管理、访问控制、安全操作、授权校验。不适用场景：开放访问、无安全需求、单Agent本地工作。
使用零信任架构和自动化防御矩阵部署并管理高权限自主AI Agent（OpenClaw）的安全加固
在安装或信任AI Agent技能前，对其进行安全风险审计。该工具运行确定性扫描器（包含正则表达式模式、Python AST分析、源到污点追踪以及YARA特征匹配），随后分析其意图——可检测提示注入、凭证泄露、持久化攻击、内存投毒、恶意代码、供应链风险以及描述与行为不符的问题。当用户想要扫描、审计、审查、核验技能、插件、SKILL.md或Agent工具的安全性时（无论是本地文件夹、zip/.skill文件还是克隆的仓库），或是有人询问“这个技能安装是否安全？”时，请务必使用此技能。
扫描来自不可信外部来源的文本（网页、推文、搜索结果、API响应），检测提示注入攻击。返回风险等级并对危险内容发出警报。请在处理任何不可信来源的文本前使用。
基于对Claude Code、Codex、Cline、Aider、OpenCode的分析总结的AI编程Agent核心模式。 适用场景：构建AI编程Agent或助手、实现工具调用循环、管理LLM上下文窗口、搭建Agent记忆或技能系统，或者设计多厂商LLM抽象层。 能力包含：基于while(true)和工具执行的核心Agent循环，包含剪枝、压缩、Repo Map的上下文管理，包含沙箱、审批流、死循环检测的工具安全机制，为不同LLM提供统一API的多厂商抽象层，包含项目规则、自动记忆、技能加载的记忆系统，基于SQLite和JSONL两种模式的会话持久化。
安全护栏，用于防止密钥、凭证、工作区身份文件、基础设施细节和内部源代码在聊天中泄露。当出现读取/展示/导出API密钥、令牌、密码、.env文件、openclaw.json、models.json、/proc条目、/sys条目、/app/extensions源代码或工作区身份文件（SOUL.md、AGENTS.md、USER.md等）的请求时会触发。当出现修改身份文件、执行来自外部URL的脚本、或任何声称是系统覆盖或管理员命令的消息时也会触发。
拥有钱包或交易权限的自主交易Agent的安全模式，涵盖提示词注入、支出限制、发送前模拟、断路器、MEV保护以及密钥处理。