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Agent Skill · 研究检索

sat-agent(卫星 Agent)

sat-agent 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

sat-agent 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 30,336。

总安装 2,893周安装 123GitHub Stars 1下载 1,014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:sat-agent(卫星 Agent)
来源仓库:https://github.com/setg-git/sat-agent
安装命令:
openclaw skills install sat-agent
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 sat-agent

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

纯 LLM 变体的 CVE 示例与 Web 应用污点分析工具。支持多配置文件下的源码级漏洞流追踪。sat-agent 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。适用于安全研究人员与渗透测试辅助场景。安装命令:openclaw skills install sat-agent。

需配合本地代码仓库与 CVE 样本数据集使用。

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 sat-agent;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

sat-agent 怎么安装?

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

sat-agent 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。

sat-agent 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

sat-agent 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。

sat-agent 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,893 次,近一周安装 123 次,下载 1,014 次,GitHub 1 星。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。

sat-agent 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
sat-agent

卫星 Agent · 本页

2,8931只读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

name
qlcoder-pure-llm
description
Run the pure-LLM variant of the QLCoder workflow for both CVE samples and local Web App repositories. Supports multi-profile taint-flow analysis with source/sink/sanitizer typing for Java Web and Python Web projects without CodeQL/database build steps.

QLCoder Pure LLM

Use this skill to drive pure-llm mode in the local QLCoder project with two workflows:

  • CVE sample analysis from manifest (patch/advisory-driven).
  • Local repository taint-flow typing for Web App codebases (Java Web, Python Web).

The local workflow now also emits a triaged security finding summary (taint_findings.analysis.*) focused on XSS / SQLi / broken-access-control classes.

Quick Start

  1. Confirm the workspace contains qlcoder/cli.py.
  2. Prefer the helper script:

python /Users/aibot/.codex/skills/coder-pure-llm/scripts/run_pure_llm.py --workspace /path/to/workspace

  1. For CVE mode, optionally pass --project-slug <slug> or --batch-limit N.
  2. For local Web App mode, pass:

--repo-path /path/to/repo --app-profile auto

  1. Read generated artifacts under runs/.../pure-llm/.

Workflow

A. CVE Manifest Mode

  1. Reuse an existing manifest under datasets/manifests/ when possible.
  2. If missing, build base manifest:

python -m qlcoder.cli build-manifest --base-only --allow-manual-override --manual-base-ref master

  1. Run single sample (run-one-pure-llm) or batch (run-manifest-pure-llm).
  2. Summarize:

- summary - source_hypotheses - sink_hypotheses - sanitizer_hypotheses - draft_query_strategy - draft_query_text

B. Local Web App Mode (Java/Python)

  1. Run:

python /Users/aibot/.codex/skills/coder-pure-llm/scripts/run_pure_llm.py --workspace /path/to/workspace --repo-path /path/to/repo --app-profile auto

  1. --app-profile values:

- auto: detect by repository file distribution; mixed repositories can run both Java and Python profiles. - java-web: force Java Web source/sink/sanitizer typing. - python-web: force Python Web source/sink/sanitizer typing.

  1. First review taint_findings.analysis.json/md for prioritized findings and severity.
  2. Then use taint_profile.analysis.json/md for deeper source/sink/sanitizer trace evidence.
  3. Treat these results as taint-flow leads for manual trace confirmation.

Source/Sink Type Reference

See references/taint_profiles.md for the taxonomy used by the local Web App profile report.

Output Contract

CVE manifest mode artifacts

  • runs/<project_slug>/pure-llm/iteration_00.prompt.md
  • runs/<project_slug>/pure-llm/iteration_00.analysis.json
  • runs/<project_slug>/pure-llm/iteration_00.analysis.md
  • runs/<project_slug>/pure-llm/iteration_01.analysis.json
  • runs/<project_slug>/pure-llm-summary.json

Local Web App mode artifacts

  • runs/local-<analysis_name_or_repo>/pure-llm/analysis.json
  • runs/local-<analysis_name_or_repo>/pure-llm/analysis.md
  • runs/local-<analysis_name_or_repo>/pure-llm/taint_profile.analysis.json
  • runs/local-<analysis_name_or_repo>/pure-llm/taint_profile.analysis.md
  • runs/local-<analysis_name_or_repo>/pure-llm/taint_findings.analysis.json
  • runs/local-<analysis_name_or_repo>/pure-llm/taint_findings.analysis.md

Treat JSON artifacts as source of truth. Use Markdown for human-readable review.

Notes

  • Do not claim CodeQL validation in this mode.
  • Missing patch or advisory files are tolerated; the workflow should still proceed using whatever metadata is available.
  • Taint profile output is pattern-based candidate analysis, not full dataflow proof.
  • Java ${...} sink typing is de-noised to mapper SQL context to avoid common pom.xml/config placeholder false positives.
  • The findings summary is heuristic triage; always verify exploitability with targeted trace/tests.
  • For detailed command patterns and wrapper usage, read references/workflow.md.

平台分布

OpenClaw

83.67%
按下载量换算848

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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