ClawAudit 是一款专为 AI 智能体技能安全审计而设计的静态分析工具，主要面向 OpenClaw 框架中的 SKILL.md 文件。它能够自动扫描技能描述文档，识别其中潜藏的安全风险，帮助开发者在安装前评估技能的安全性。该工具通过先进的检测技术，对提示注入、凭据泄露、混淆载荷以及危险能力组合等问题进行深度剖析，提供直观的信任评分与详细报告。其核心优势在于‘区域感知’（zone-aware）的分析机制——它能理解 Markdown 的结构特性，将代码块视为潜在可执行指令，从而更精准地定位威胁。无论是开发者还是企业安全团队，都可以借助 ClawAudit 在部署前快速排除高危技能，降低因第三方技能引入的系统性风险。
核心功能特点
- 提供 0-100 分信任评分及四级风险等级分类（可信/一般/可疑/危险）
- 支持检测提示注入攻击与 Unicode 同形异义字绕过技术
- 识别网络数据外泄、DNS 隧道、Base64 编码等隐蔽通信模式
- 发现危险 Shell 命令如 curl|sh、/dev/tcp 和进程替换操作
- 具备复合威胁分析能力，可联动多个权限判断潜在攻击链
- 自动校验声明能力与实际行为的一致性，防止权限声明缺失
适用场景
ClawAudit 特别适用于需要集成外部 AI 技能或插件的开发场景。例如，当你在构建一个基于 OpenClaw 的智能助手系统时，若需从社区或第三方平台导入新的技能模块，使用 ClawAudit 可在安装前对其 SKILL.md 文件进行全面安全审查，避免引入恶意代码或配置错误导致的数据泄露。对于企业内部使用的自动化工作流平台而言，该工具能有效防止员工误装高风险技能，保障生产环境安全。此外，在开源项目协作中，维护者也可利用 ClawAudit 对贡献的技能提案进行预审，提升整体生态安全性。无论是个人开发者还是大型组织，都能通过这一工具显著增强 AI 系统的抗攻击能力。