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Agent Skill · 开发

openclaw-security-mtoby8326(OpenClaw 安全 mtoby8326)

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。

openclaw-security-mtoby8326 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 7,822。

总安装 3,516周安装 148GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,231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
1.0.0

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:openclaw-security-mtoby8326(OpenClaw 安全 mtoby8326)
来源仓库:https://github.com/mtoby8326/openclaw-security-mtoby8326
安装命令:
openclaw skills install openclaw-security-mtoby8326
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 openclaw-security-mtoby8326

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

多区域异步检测 OpenClaw 会话中的敏感个人数据(PII)。扫描中文区用户输入、提示词与知识库内容识别身份证、手机号等字段。支持异步队列处理以提升大规模会话的检测效率。openclaw-security-mtoby8326 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

需配置 PII 识别规则库并保持本地化部署以保障隐私。检测结果仅用于预警,实际脱敏处理应由用户主导完成。

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 openclaw-security-mtoby8326;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

    它需要接触敏感数据,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

openclaw-security-mtoby8326 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install openclaw-security-mtoby8326。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

openclaw-security-mtoby8326 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。

openclaw-security-mtoby8326 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

openclaw-security-mtoby8326 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。

openclaw-security-mtoby8326 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,516 次,近一周安装 148 次,下载 1,231 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。

openclaw-security-mtoby8326 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
openclaw-security-mtoby8326

OpenClaw 安全 mtoby8326 · 本页

3,516—接触敏感数据MIT-0通过

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

name
openclaw-security
description
Multi-region async PII detection for OpenClaw sessions. Scans user input, prompts, context, and knowledge base content for sensitive personal data across CN, US, AU, UK, DE, FR, SG, MY, TH, ID regions. Detects phone numbers, emails, names, addresses, passports, bank cards, national IDs, social accounts. Use when: (1) user asks to audit or scan for PII / sensitive data, (2) 'security scan', (3) 'check for personal information', (4) 'PII detection', (5) background audit on session content, (6) 'sensitive data check', (7) 'privacy audit'.

OpenClaw Security - PII Audit Skill

Multi-region async PII detection engine for OpenClaw sessions. Detects 8 categories of sensitive personal data across 10 country/region jurisdictions and logs audit events locally as NDJSON.

中文速览(PII 审计)

基本信息

  • 技能名称:openclaw-security
  • 能力:多区域异步 PII 检测,支持后台审计与本地合规留痕

检测范围

  • 8 类标签:PHONE / EMAIL / PERSON_NAME / ADDRESS / PASSPORT / BANK_CARD / NATIONAL_ID / SOCIAL_ACCOUNT
  • 10 区域:CN / US / AU / SG / MY / TH / ID / DE / UK / FR(支持 +CC 国际手机号)
  • 来源类型:input / prompt / context / knowledge_base

关键规则

  • 风险分级:high(证件/银行卡或组合信息),low(单一弱标识)
  • 智能采样:input 100%(5m),prompt 20%(24h),context 20%(1h),knowledge_base 100%(24h)
  • 调用方无需自行判断是否跳过扫描;如需强制扫描,使用 --no-cache
  • 后台扫描禁止 --text,请使用 --file + --delete-after-read
  • 输入上限 32,768 字符,超限截断并记录 truncated: true
  • 审计结果本地 NDJSON 落盘,默认保留 7 天,可 cleanup.py --dry-run 先演练

Quick Start

Scan via file (recommended for background / automated scans):

python scripts/audit_worker.py --session-id SESSION_001 --source-type input --file content.txt

Scan via file + auto-delete (secure temp-file workflow):

python scripts/audit_worker.py --session-id SESSION_001 --source-type input --file tmp_scan.txt --delete-after-read

Scan via stdin:

echo "张三的手机号是13812345678" | python scripts/audit_worker.py --session-id SESSION_001 --source-type input

Quick manual test (WARNING: content visible in process list):

python scripts/audit_worker.py --session-id S001 --source-type input --text "short test" --json

Source Types

  • input — User input text
  • prompt — System or user prompts
  • context — Conversation context
  • knowledge_base — Knowledge base content

Detection Labels

PHONE, EMAIL, PERSON_NAME, ADDRESS, PASSPORT, BANK_CARD, NATIONAL_ID, SOCIAL_ACCOUNT

Supported Regions

CN, US, AU, SG, MY, TH, ID, DE, UK, FR (+ INTL via +CC phone prefix)

Risk Levels

  • high: NATIONAL_ID / PASSPORT / BANK_CARD detected, or combination of PERSON_NAME + contact info + ADDRESS
  • low: Single weak identifier (EMAIL, SOCIAL_ACCOUNT, PHONE alone)

Smart Sampling

The audit worker includes built-in smart sampling to efficiently handle large contexts:

  • User input (input): 100% scan rate, 5-min cache TTL — every user message is scanned, but identical repeats within 5 minutes are skipped.
  • System prompts (prompt): 20% scan rate, 24-hour cache TTL — prompts rarely change; first scan is cached for 24 hours.
  • Conversation context (context): 20% scan rate, 1-hour cache TTL — context overlaps heavily; only sample 1 in 5 submissions.
  • Knowledge base (knowledge_base): 100% first-scan rate, 24-hour cache TTL — static content is fully scanned once, then deduped for 24 hours.

Bypass sampling for manual / forced scans:

python scripts/audit_worker.py --session-id S001 --source-type context --text "text" --no-cache

Async Audit Workflow

When auditing session content as a background task:

  1. Respond to user first — never block the main response for audit.
  2. Feed all content types — the script internally decides whether to actually scan based on sampling config and cache. The Agent does not need to decide when to skip.
  3. Use temp-file + --delete-after-read — NEVER pass content via --text in background scans. Write content to a temp file, pass --file, and let the script auto-delete it.
  4. Run audit in background:
# Step 1: Write content to temp file (no PII in command-line args)
$tmpFile = [System.IO.Path]::GetTempFileName()
[System.IO.File]::WriteAllText($tmpFile, $userInput, [System.Text.Encoding]::UTF8)

# Step 2: Background scan — script reads and deletes the temp file
Start-Process -NoNewWindow -FilePath python -ArgumentList "scripts/audit_worker.py --session-id $sid --source-type input --file $tmpFile --delete-after-read"

# Same pattern for other source types:
$tmpPrompt = [System.IO.Path]::GetTempFileName()
[System.IO.File]::WriteAllText($tmpPrompt, $systemPrompt, [System.Text.Encoding]::UTF8)
Start-Process -NoNewWindow -FilePath python -ArgumentList "scripts/audit_worker.py --session-id $sid --source-type prompt --file $tmpPrompt --delete-after-read"
  1. Review results: openclaw-security-audit/YYYY-MM-DD/events.ndjson
  2. All outcomes (detected, clean, skipped) are logged for complete audit trail.

Retention

Default: 7 days. Cleanup:

python scripts/cleanup.py --days 7

Dry run first:

python scripts/cleanup.py --days 7 --dry-run

Input Size Limit

Maximum input: 32,768 characters (32K). Content exceeding this limit is truncated to the first 32K characters. The audit record carries truncated: true and original input_chars count.

Audit Record Schema

Every scan invocation writes an NDJSON record — including clean and skipped outcomes.

Each NDJSON line contains:

  • event_id — UUID
  • session_id — Caller-provided session ID (required)
  • source_type — One of: input, prompt, context, knowledge_base
  • status — detected, clean, or skipped
  • labels — Array of detected PII types (detected only)
  • regions — Array of matched regions/country codes (detected only)
  • risk_level — high or low (detected only)
  • matched_count — Number of PII matches
  • matches — Array of {label, confidence, masked_preview, region} (detected only)
  • content_hash — SHA256 prefix for dedup (no raw content stored)
  • input_chars — Original input size in characters
  • truncated — Whether input was truncated to 32K
  • created_at — ISO 8601 UTC timestamp

Safety Rules

  • NEVER store raw sensitive values — only masked previews + content hash
  • NEVER pass content via --text in background scans — use --file + --delete-after-read
  • Audit logs are local-only, never transmitted externally
  • All file I/O uses UTF-8 encoding explicitly, with file locking for concurrent safety
  • No external dependencies — stdlib only
  • Input capped at 32K characters to prevent resource exhaustion

Configuration

Environment variable override for audit output directory:

$env:OPENCLAW_AUDIT_DIR = "C:\path\	o\custom\audit\dir"

See references/patterns.md for detection pattern details.

平台分布

OpenClaw

75.42%
按下载量换算928

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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