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人工智能代理正在你的机器上运行第三方代码。上周，安托皮克公司宣布对克劳德代码中的开放爪支持收取额外费用，再次引发了对该生态系统的关注。我们想回答一个简单的问题：目前最受欢迎的开放爪技能到底有多安全？
我们使用了代理图公司的开源安全扫描器，对来自 GitHub 的 25 个热门开放爪技能代码仓库进行了分析。该扫描器会检查源代码中是否存在以下问题：
- 硬编码密钥（源代码中的 API 密钥、令牌、密码）
- 不安全的执行（子进程调用、eval/exec、shell=True）
- 文件系统访问（在预期边界之外的读取或写入操作）
- 数据外泄模式（向意外目标发起的出站网络请求）
- 代码混淆（base64 编码的有效载荷、动态导入）
它还会检测积极的安全信号：身份验证检查、输入验证、速率限制以及 CORS 配置。每个代码仓库都会获得一个从 0 到 100 的信任评分。
结果摘要
全部 25 个代码仓库均成功完成扫描。汇总数据如下：
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 已扫描仓库数 | 25 |
| 总发现问题数 | 1,195 |
| 严重问题 | 25 |
| 高危问题 | 615 |
| 中危问题 | 555 |
| 存在严重问题的仓库 | 4（16%） |
| 平均信任评分 | 51.1 / 100 |
| 评分低于 20 的仓库 | 9（36%） |
按类别划分的问题数量：文件系统访问问题共 707 个，不安全执行模式问题共 461 个，数据外泄模式问题共 26 个，硬编码密钥问题共 1 个。
评分分布
| 评分区间 | 仓库数量 | 占比 |
|---|---|---|
| 0 - 20 | 9 | 36% |
| 21 - 40 | 1 | 4% |
| 41 - 60 | 0 | 0% |
| 61 - 80 | 5 | 20% |
| 81 - 100 | 10 | 40% |
评分分布呈双峰形态。这些仓库要么非常干净，要么存在严重问题，几乎没有处于中间状态的。在“安全”与“不安全”之间并不存在平缓的过渡——非此即彼。
值得注意的发现
openclaw/clawhub（官方技能注册中心）
评分：0/100。在 200 个文件中发现 2 个严重问题、228 个高危问题和 75 个中危问题。这是为整个生态系统索引技能的注册中心。
adversa-ai/secureclaw（OWASP 安全插件）
评分：0/100。发现 21 个严重问题、66 个高危问题和 177 个中危问题。这是一个专注于安全的插件，自身却存在大量问题。扫描器标记出极高密度的不安全执行模式和文件系统访问行为。
openclaw/openclaw（主框架）
评分：0/100。发现 1 个严重问题、14 个高危问题和 4 个中危问题。这是其他技能所依赖的核心框架。
自由智能/OpenClaw-医疗技能（医疗人工智能）
评分：0/100。发现 1 个严重问题、30 个高危问题和 12 个中危问题。考虑到其潜在的部署场景，存在严重问题的医疗人工智能技能尤其值得仔细审查。
并非所有技能都存在问题。涂鸦/涂鸦-openclaw-技能 s
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