核心用法
SkillGuard 是一款面向 OpenClaw 技能生态的专用安全扫描工具，通过静态代码分析在技能安装前识别潜在威胁。用户可通过 python3 scripts/skillguard.py scan <skill-directory> 对指定技能目录进行扫描，支持 --json 输出格式便于集成。此外提供 scan-all 批量扫描已安装技能、audit 快速生成整体安全概览等实用命令。
显著优点
代理威胁专项检测：区别于传统杀毒软件，SkillGuard 针对 AI Agent 场景设计，能识别凭据访问（配置文件、环境变量、钱包文件）、网络外泄（可疑域名、编码载荷）、提示注入（操纵 Agent 行为的 SKILL.md 内容）等特有攻击向量。
多维度风险覆盖：涵盖文件系统滥用（路径遍历、越界写入）、依赖风险（恶意 npm 脚本、已知危险包）、混淆代码（超长行、十六进制/Unicode 转义）、符号链接攻击及硬编码凭据等 8 大类检测项。
量化风险评估：输出 0-100 风险评分及 PASS/WARN/FAIL 分级判定，附带详细证据链，便于安全决策。
潜在缺点与局限性
静态分析边界：仅依赖静态扫描，无法检测运行时动态生成的恶意行为或加密载荷。
误报可能性：对合法但复杂的代码模式（如多层编码的配置读取）可能产生警告，需人工复核。
生态依赖性：专为 OpenClaw 设计，无法直接迁移至其他 Agent 框架。
适合人群
- 频繁安装第三方技能的 OpenClaw 用户
- 企业级 Agent 部署的安全管理员
- 技能开发者自检与 CI/CD 集成
常规风险
- 扫描逃逸：高度混淆的恶意代码可能绕过静态检测
- 依赖项漏报：新出现的恶意 npm 包可能未被规则库收录
- 供应链攻击：SkillGuard 自身若被篡改将丧失防护能力
建议结合运行时监控与网络隔离策略，构建立体防御。