核心用法
os-activity 是一个系统级信息采集 skill，通过调用 osquery 查询本地操作系统状态，向 OpenClaw 提供实时上下文。主要功能包括：
- 文件活动追踪：扫描最近编辑的文件，生成包含文件名、路径、修改时间的结构化列表
- 进程状态监控：识别当前运行的程序（依赖 osquery 扩展能力）
- 跨平台支持：原生支持 macOS 与 Windows，Linux 暂不兼容
用户通过执行 Python 脚本调用封装好的 osquery 查询，输出 Markdown 表格格式，便于 OpenClaw 解析并融入对话上下文。
显著优点
1. 零配置感知：安装 osquery 后自动采集系统元数据，无需手动维护文件索引
2. 时效性数据：基于文件系统 mtime 的实时查询，避免依赖可能滞后的数据库
3. 隐私本地化：所有查询在本地执行，原始数据不上传至远程服务器
4. OpenClaw 原生集成：输出格式针对 OpenClaw 上下文窗口优化，提升 AI 建议的相关度
潜在缺点与局限性
| 维度 | 说明 |
|------|------|
| **平台覆盖** | Linux 明确不支持，限制服务器/云环境部署 |
| **依赖链复杂** | 需预先安装 osquery 及 Python 环境，Windows 下 PowerShell 路径处理易出错 |
| **权限敏感** | 访问近期文件列表可能需绕过系统沙箱，存在权限提升需求 |
| **隐私悖论** | 虽然本地执行，但向 LLM 暴露文件路径与使用模式存在间接泄露风险 |
| **无差分隐私** | 原始路径直传，未对敏感目录（如 .ssh、密钥存储）做自动脱敏 |
适合人群
- 效率工具深度用户：需要 AI 基于实际工作流（而非空上下文）提供建议
- 本地优先隐私倡导者：拒绝云端文件索引服务，接受自建方案复杂度
- macOS/Windows 开发者：项目文件频繁变更，需要快速定位最近修改的代码或文档
常规风险
- 路径信息暴露：向 OpenClaw 传输的明文路径可能包含用户名、项目代号等敏感信息
- osquery 攻击面：若 osquery 守护进程配置不当，可能成为本地提权入口
- 脚本注入风险：
install_osquery.py与recent_files.py的下载/执行链若未签名验证，存在供应链攻击可能 - 数据保留不明确：OpenClaw 对采集的系统上下文是否持久化、是否进入模型训练语料缺乏透明说明
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> 建议：企业环境部署前应对 osquery 配置进行加固审计，并评估向 LLM 暴露本地文件拓扑的合规性影响。