核心用法
龙虾安全卫士是一款专为 OpenClaw 生态设计的安全审计工具，通过静态代码分析对已安装的 Skills 进行全方位安全扫描。用户可通过自然语言指令（如"扫描 binance-pro 安全"或"检查所有 Skills"）触发扫描，工具将自动分析目标 Skill 的权限声明、代码内容、依赖关系及元数据，最终生成结构化的中文安全评估报告。
扫描流程分为本地与在线两种模式：本地模式直接读取 ~/.openclaw/skills 目录下的 Skill 文件；在线模式则临时克隆 GitHub 仓库到 /tmp 目录进行深度分析。工具内置启发式规则库，可识别敏感信息泄露、可疑 API 调用、恶意代码模式及高风险权限组合。
显著优点
1. 中文原生支持：评估报告、风险提示及修复建议均为中文输出，大幅降低国内用户理解门槛
2. 静态零执行：仅读取分析源码，不实际运行被扫描 Skill，避免潜在恶意代码的激活风险
3. 权限可视化：以表格形式清晰展示网络请求、Shell 执行、文件访问等权限状态及对应风险等级
4. 官方仓库优化：对 openclaw/* 官方仓库自动标记"已通过官方审核"并跳过冗余扫描，提升效率
5. 轻量依赖：仅需系统通用工具（curl/jq/git/grep/find），无需额外运行时环境
潜在缺点与局限性
1. 启发式误报/漏报：基于规则的模式匹配无法保证 100% 检出率，新型攻击手法可能绕过检测
2. 非动态分析：无法检测运行时才触发的恶意行为（如混淆后的动态加载）
3. GitHub 依赖：在线扫描依赖 GitHub API 可用性及网络连通性，受限于 API 速率限制
4. 敏感信息暴露：扫描过程中会读取其他 Skills 的目录内容，可能意外接触 API 密钥等敏感数据
5. 临时文件残留风险：尽管声称扫描后清理 /tmp，但系统异常时可能残留克隆的仓库
适合人群
- 频繁安装第三方 Skills 的 OpenClaw 重度用户
- 企业/团队环境中负责 AI 工具链安全的管理员
- 对 Skill 权限敏感、追求最小权限原则的安全意识用户
- 需批量审计 Skills 安全状况的合规审查场景
常规风险
1. 扫描器自身权限悖论：为检测风险需授予较高权限（读取所有 Skills、网络访问、执行系统命令），形成"高权限扫描器"的潜在攻击面
2. 供应链投毒：若扫描器本身被篡改，可成为针对 Skills 生态的中间人攻击跳板
3. 元数据伪造：GitHub Stars、官方标记等信息可被伪造或操纵，影响风险评分准确性
4. 过度信任官方仓库：跳过官方仓库详细扫描的策略，在官方账号被盗时造成系统性盲区
建议
建议作为第一道防线使用，但不应替代人工代码审查。对于高风险 Skill（如涉及资金操作、系统级权限），务必结合动态沙箱测试及源码精读。企业用户建议将其集成至 CI/CD 流程，设置自动阻断高风险 Skill 安装的策略。