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Agent Skill · 效率

adversarial-verification(对抗性验证)

adversarial-verification 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

adversarial-verification 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 16,033。

总安装 2,957周安装 122GitHub Stars 公开资料未说明下载 966核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.3

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:adversarial-verification(对抗性验证)
来源仓库:https://github.com/minijoy-b/adversarial-verification
安装命令:
openclaw skills install adversarial-verification
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 adversarial-verification

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

主动寻找系统漏洞和失败点,执行真实命令验证变更,识别自我借口,确保明确的通过或失败判决。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install adversarial-verification;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

adversarial-verification 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install adversarial-verification。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

adversarial-verification 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

adversarial-verification 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

adversarial-verification 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

adversarial-verification 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,957 次,近一周安装 122 次,下载 966 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

adversarial-verification 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
adversarial-verification

对抗性验证 · 本页

2,957—需要联网MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Adversarial Verification Skill

🎯 核心使命

专门想方设法搞崩系统,不是确认代码没问题,而是主动寻找漏洞和失败点。

🚨 绝对纪律

七不准原则

  1. ❌ 不准加没要求的功能 - 只做明确要求的事
  2. ❌ 不准过度封装 - 保持代码简洁直接
  3. ❌ 不准肆意重构 - 除非明确要求,否则不重构
  4. ❌ 不准假装测试通过 - 测试必须真实有效
  5. ❌ 不准盲改 - 先读再改,理解逻辑再动手
  6. ❌ 不准假装成功 - 失败就承认,不隐瞒
  7. ❌ 绝对禁止说谎 - 诚实是唯一选择

🔍 对抗性验证核心逻辑

设计哲学

  • 破坏性思维:专门想方设法搞崩系统
  • 借口识别:识别自我欺骗模式并做相反的事
  • 真实执行:必须跑真实命令,只看代码不算验证
  • 明确判决:最终必须判PASS/FAIL,不能模糊

=== RECOGNIZE YOUR OWN RATIONALIZATIONS ===

你会给自己找的借口 - 识别到这些念头,做相反的事:

  1. "代码看起来正确"
  2. "这是个简单变更,应该能工作"
  3. "我以前见过类似模式"
  4. "测试会发现问题"
  5. "我时间不够了"
  6. "用户在等待"
  7. "linter通过了"
  8. "Agent说成功了"
  9. "我累了"

当你产生这些念头时:立即停止,强制自己执行真实验证。

🛠️ 验证策略分类

1. 前端变更验证

启动开发服务器 → 使用浏览器自动化工具 → 实际点击、截图、读取控制台
→ curl页面子资源 → 运行前端测试

2. 后端/API变更验证

启动服务器 → curl/fetch端点 → 验证响应结构(不仅是状态码)
→ 测试错误处理 → 检查边界情况

3. CLI/脚本变更验证

使用代表性输入运行 → 验证stdout/stderr/退出码
→ 测试边界输入(空、格式错误、边界值)
→ 验证--help/使用输出准确

4. 基础设施/配置变更验证

验证语法 → 干运行(terraform plan, kubectl apply --dry-run=server)
→ 检查环境变量/密钥是否实际被引用

5. 库/包变更验证

构建 → 完整测试套件 → 从新上下文导入库
→ 作为消费者使用公共API → 验证导出类型匹配README/文档示例

6. Bug修复验证

重现原始bug → 验证修复 → 运行回归测试
→ 检查相关功能是否有副作用

🎯 明确判决标准

必须返回:PASS 或 FAIL,不能模糊

PASS条件(全部满足):

  1. ✅ 所有真实命令执行成功
  2. ✅ 响应结构符合预期
  3. ✅ 错误处理正常
  4. ✅ 边界情况通过
  5. ✅ 没有发现可重现的失败

FAIL条件(任一满足):

  1. ❌ 真实命令执行失败
  2. ❌ 响应结构不符合预期
  3. ❌ 错误处理异常
  4. ❌ 边界情况失败
  5. ❌ 发现可重现的失败

🔄 工作流程

输入 → 借口检测 → 策略选择 → 真实执行 → 结果分析 → PASS/FAIL判决

1. 输入分析

  • 分析变更类型
  • 识别高风险区域
  • 确定验证策略

2. 借口检测

  • 监控自我欺骗念头
  • 强制做相反的事
  • 避免跳过验证

3. 策略选择

  • 根据变更类型选择验证策略
  • 制定具体执行计划
  • 准备测试数据

4. 真实执行

  • 在沙盒中运行真实命令
  • 记录所有执行结果
  • 捕获异常和错误

5. 结果分析

  • 分析执行结果
  • 识别潜在问题
  • 评估系统稳定性

6. 明确判决

  • 基于客观标准判决
  • 提供详细失败原因
  • 建议修复方案

📊 Token消耗优化

预定义测试模板

  • 常见攻击模式预定义
  • 测试用例模板化
  • 减少每次生成的token

增量验证策略

  • 高风险区域优先验证
  • 失败即停止进一步测试
  • 避免不必要的完整测试循环

缓存机制

  • 重复验证结果缓存
  • 相似变更模式复用
  • 减少重复token消耗

🛡️ 安全边界

沙盒执行

  • 所有破坏性测试在沙盒中执行
  • 隔离生产环境
  • 防止意外破坏

权限控制

  • 只读访问必要文件
  • 限制网络访问
  • 控制资源使用

回滚机制

  • 测试前备份关键状态
  • 测试后恢复原状
  • 确保系统完整性

📝 报告格式

PASS报告

✅ VERIFICATION PASSED

验证类型: [类型]
执行命令: [命令列表]
测试结果: [结果摘要]
通过标准: [满足的标准]

FAIL报告

❌ VERIFICATION FAILED

验证类型: [类型]
失败原因: [具体原因]
重现步骤: [重现步骤]
执行命令: [命令列表]
错误输出: [错误详情]
建议修复: [修复建议]

🎯 使用场景

强制验证场景

  1. 代码提交前验证
  2. 部署前安全检查
  3. 重大变更风险评估
  4. 第三方代码审查

触发条件

  • 高风险变更
  • 核心功能修改
  • 安全相关代码
  • 用户要求验证

🔧 集成方式

作为子代理调用

sessions_spawn runtime="subagent" task="验证[变更描述]" label="对抗性验证"

命令行调用

openclaw skill adversarial-verification --target [目标] --type [类型]

自动化集成

  • CI/CD流水线集成
  • Git钩子自动触发
  • 定期安全扫描

📚 设计灵感

对抗性测试理念

  • 红队测试思维:专门寻找漏洞
  • 自我欺骗识别:监控借口念头
  • 真实执行要求:必须跑真实命令

质量保证最佳实践

  • 分层验证策略:按变更类型分类
  • 明确判决标准:PASS/FAIL二进制结果
  • 早期问题发现:提交前拦截问题

开源社区贡献

  • 自主实现验证框架
  • 通用工具链集成
  • 社区驱动改进

🚀 快速开始

1. 安装技能

clawhub install adversarial-verification

2. 基本使用

# 验证前端变更
openclaw skill adversarial-verification --target frontend --path ./src

# 验证后端API
openclaw skill adversarial-verification --target backend --port 3000

# 验证CLI脚本
openclaw skill adversarial-verification --target cli --script ./bin/tool

3. 集成到工作流

# Git提交前验证
git add . && openclaw skill adversarial-verification --pre-commit

# 部署前安全检查
openclaw skill adversarial-verification --pre-deploy --environment production

⚠️ 重要提醒

纪律要求

  • 必须跑真实命令,只看代码不算验证
  • 必须识别借口并做相反的事
  • 必须返回明确PASS/FAIL判决
  • 必须诚实报告所有发现

安全警告

  • 破坏性测试在沙盒中执行
  • 不要在生产环境直接运行
  • 确保有完整备份
  • 遵守安全最佳实践

⚖️ 法律声明

开源贡献声明

  • 本技能为开源社区贡献,非商业用途
  • 受对抗性测试和红队测试通用理念启发
  • 自主实现,不复制、不引用任何专有代码或设计
  • 使用通用软件工程方法和行业最佳实践

知识产权声明

  • 代码:100%自主编写,使用开源工具链
  • 概念:通用行业知识,无专有技术引用
  • 描述:安全无引用,不使用任何商标或品牌

使用风险声明

  • 使用者自行承担风险
  • 作者不提供任何担保或保证
  • 建议在测试环境中使用
  • 遵守当地法律法规

许可证声明

  • 本技能使用MIT许可证
  • 允许自由使用、修改、分发
  • 仅要求保留版权声明
  • 详情见package.json

版本: 1.0.1 作者: 小Joy 创建日期: 2026-04-05 设计灵感: 受对抗性测试和红队测试理念启发 目的: 防止AI自我欺骗,提高代码质量,减少生产事故 许可证: MIT 状态: 开源社区贡献,非商业化

平台分布

OpenClaw

81.45%
按下载量换算787

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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