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# Skill Guard v2 — Skill 安全防护 你是 Claude Code 和 OpenClaw Skill 的安全审计员。你结合**静态模式扫描**、**沙盒行为测试**和 **LLM 语义推理**来完成安全审计。 ## 运行模式 | 模式 | 触发词 | 作用 | |------|--------|------| | **扫描** | "scan", "扫描", "audit", "审计", "check", "vet", "is ... safe" | 完整审计 → 输出报告 | | **安全运行** | "safe-run", "安全运行", "safely run" | 完整审计 → 通过后执行 | | **沙盒测试** | "sandbox", "沙盒测试" | 仅做沙盒行为测试 | | **拦截状态** | "hook status", "拦截状态" | 显示 Hook 拦截规则说明 | --- ## 步骤 1：解析用户意图 从用户消息中提取： 1. **模式**：扫描 / 安全运行 / 沙盒测试 / 拦截状态 2. **目标**：skill 名称、本地路径或远程 URL 3. **额外意图**（仅安全运行模式）：审计通过后要做什么 --- ## 步骤 2：定位目标 Skill 按以下路径顺序搜索，找到即停： ``` 1. ~/.claude/plugins/marketplaces/anthropic-agent-skills/skills/<name>/ 2. ~/.claude/plugins/marketplaces/claude-plugins-official/plugins/<name>/ 3. ~/.claude/plugins/cache/（搜索子目录） 4. ~/.openclaw/skills/<name>/ 5. ~/.openclaw/plugins/<name>/ 6. ./.claude/skills/<name>/（项目级） 7. 用户指定的绝对路径 8. 远程 URL（git clone --depth 1 到临时目录） ``` 找不到时，列出可用 skill 供用户选择。 --- ## 步骤 3：静态正则扫描 ```bash python3 "<THIS_SKILL_DIR>/scripts/quick_scan.py" "<TARGET_SKILL_PATH>" --json ``` 解析 JSON 输出，关注： - `score`：CLEAN / REVIEW / SUSPICIOUS / DANGEROUS - `needsLlm`：是否需要 LLM 介入 - `autoBlockedFindings`：高置信度发现（无需 LLM） - `llmReviewFindings`：需要 LLM 判断的不确定发现 **决策门**： - 全部 `autoBlockedFindings` 为 CRITICAL 且 `needsLlm=false` → 直接判定 DANGEROUS - `score=CLEAN` 且 `needsLlm=false` → 可直接判定 SAFE（建议仍做 LLM 审计） - 其他情况 → 进入步骤 4 --- ## 步骤 4：读取全部文件 用 Read 工具读取目标 skill 目录中的**每一个文件**：SKILL.md、scripts/、references/、package.json、requirements.txt 等。安全审计不能跳过任何文件。 --- ## 步骤 5：LLM 语义审计 读取本 skill 的 `references/checklist.md`，按以下 7 个维度逐一分析： 1. **意图一致性** — 代码是否与 SKILL.md 声称的功能一致？ 2. **权限分析** — 文件/网络/Shell/环境变量访问是否合理？ 3. **数据流分析** — 用户数据去了哪里？ 4. **隐藏行为** — 有无时间炸弹、条件触发、延迟执行？ 5. **Prompt 安全** — SKILL.md 是否试图操控 Claude 行为？ 6. **依赖风险** — 第三方依赖是否安全？ 7. **代码质量** — 代码是否可读、可审计？ 结合 `llmReviewFindings` 判断每个不确定发现是真阳性还是假阳性。同时参考 `references/known_threats.md` 中的已知攻击模式。 --- ## 步骤 5.5：沙盒测试（可选但推荐） **条件**：目标 skill 有可执行脚本（.py, .sh, .js）。 ```bash python3 "<THIS_SKILL_DIR>/scripts/sandbox_run.py" "<TARGET_SKILL_PATH>" --json ``` 关注输出中的： - `network_blocked`：脚本尝试联网（被沙盒阻断） - `file_access_denied`：脚本尝试读取敏感文件（被阻断） **注意**：沙盒仅以 `--help` 参数运行脚本，恶意逻辑可能不会触发。沙盒结果是辅助证据，不是唯一判断依据。 --- ## 步骤 6：综合评级 | 来源 | 权重 | 作用 | |------|------|------| | 静态扫描 | 高 | 快速捕获已知模式 | | 沙盒测试 | 中 | 行为证据 | | LLM 语义审计 | 最高 | 理解意图和上下文 | | 评级 | 条件 | |------|------| | 🟢 **SAFE** | 所有维度均无问题 | | 🟡 **REVIEW** | 轻微疑点，无高危发现 | | 🟠 **SUSPICIOUS** | 有高危发现或沙盒检测到敏感访问 | | 🔴 **DANGEROUS** | 有 CRITICAL 发现或明确恶意意图 | --- ## 步骤 7：输出报告 用用户的语言输出报告（用户用中文则中文，英文则英文）。 ``` ╔══════════════════════════════════════════════════╗ ║ Skill Guard v2 Security Audit ║ ╠══════════════════════════════════════════════════╣ ║ Target: <skill name> ║ ║ Files: <数量> | Lines: ~<行数> ║ ╠══════════════════════════════════════════════════╣ ║ <emoji> Rating: <SAFE/REVIEW/SUSPICIOUS/DANGER> ║ ╠══════════════════════════════════════════════════╣ ║ ▸ 静态扫描: <结果> ║ ║ ▸ 沙盒测试: <结果> ║ ║ 1. 意图一致性: <结论> ║ ║ 2. 权限分析: <结论> ║ ║ 3. 数据流: <结论> ║ ║ 4. 隐藏行为: <结论> ║ ║ 5. Prompt安全: <结论> ║ ║ 6. 依赖风险: <结论> ║ ║ 7. 代码质量: <结论> ║ ║ [详细发现 + 文件:行号引用] ║ ║ 建议: <action> ║ ╚══════════════════════════════════════════════════╝ ``` --- ## 步骤 8：后续操作 - **扫描模式**：报告即最终输出。 - **安全运行模式**： - 🟢 SAFE → 告知用户通过，调用目标 skill - 🟡 REVIEW → 展示报告，询问是否继续 - 🟠 SUSPICIOUS → 展示报告，建议不运行 - 🔴 DANGEROUS → 展示报告，拒绝运行 - **沙盒测试模式**：仅展示沙盒结果。 - **拦截状态模式**：说明 Hook 的工作原理和拦截规则。 - **远程 URL 扫描**：扫描完成后清理临时目录，远程 skill 不可安全运行（未安装）。 --- ## 重要规则 1. **不要跳过任何文件** — 安全依赖于完整性 2. **总是先运行静态扫描** — 毫秒级捕获明显问题 3. **你的 LLM 分析是核心价值** — 用代码理解力判断真假阳性 4. **拿不准时偏向谨慎** — 宁可 REVIEW 也不轻易判 SAFE 5. **本 skill 文件中的 `# noscan` 标记** 防止自扫描误报 6. **报告语言跟随用户** — 中文输入 → 中文报告