核心功能与用法
Clawdbot Self-Security Audit 是一套知识驱动的安全自检框架，使 Clawdbot 能够对自身配置进行全面的只读安全审计。用户通过自然语言指令（如 "run security check"、"audit clawdbot"）触发审计流程，系统将按照 12 个安全域逐项检测配置风险。
三种审计模式：
- 标准审计（
clawdbot security audit）：覆盖常见安全问题 - 深度审计（
--deep）：启用全部检测项 - 自动修复（
--fix）：应用推荐的防护加固
12 大安全检测域
框架系统性评估以下关键领域（按风险等级排序）：
| 级别 | 领域 | 核心风险 |
|:---:|:---|:---|
| 🔴 Critical | 网关暴露、凭据安全 | 公网可访问、明文存储 |
| 🟠 High | DM 策略、群组控制、浏览器控制、网络绑定 | 未授权访问、远程接管 |
| 🟡 Medium | 工具权限、文件权限、插件信任、日志脱敏、提示注入防护、危险命令拦截 | 权限过大、信息泄露、注入攻击 |
显著优点
1. 零侵入设计：纯只读审计，绝不修改任何配置
2. 可扩展架构：新增检测项只需在 SKILL.md 中补充文档，符合框架结构即可自动生效
3. 实战导向：每个发现均附带具体修复命令和配置示例，非空泛建议
4. 多平台覆盖：支持 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp 等主流 IM 平台的权限模型
5. 威胁建模完整：基于 "谁能访问、在哪执行、能操作什么" 三大维度构建检测逻辑
局限性与风险
依赖配置可访问性：审计效果受限于 Clawdbot 的文件系统权限；若运行环境被沙箱隔离，可能无法读取真实配置文件。
无实时验证：框架为知识库驱动，不执行主动渗透测试，无法检测如网关实际网络可达性等运行时状态。
修复建议的边界：--fix 模式仅调整部分 guardrail 配置，涉及架构级改动（如网络拓扑变更）仍需人工决策。
AI 生成代码风险：审计过程中若使用 bash 工具执行检测命令，需确保模型不会误解配置语义导致误报。
适用人群
- Clawdbot 运营者：需要定期安全巡检的生产环境管理员
- 安全合规团队：需快速生成配置基线检查报告
- 多租户场景：管理多个 Clawdbot 实例的统一安全标准
- 安全意识培训：作为 AI 代理安全配置的参考教材
常规风险提醒
- 审计输出可能包含敏感配置片段（如网关令牌哈希），应在安全通道传输
- 深度审计会遍历凭据目录，确保执行环境本身可信
- 建议配合定期外部渗透测试，弥补自检框架的被动检测局限