Openclaw Skills 中的 Agentic Framework Auditor 扫描 agentic 项目，查找 prompt 漂移、指令冲突、注入暴露以及生产就绪度差距。
安装与下载
1. ClawHub CLI
从源直接安装技能的最快方式。
npx clawhub@latest install agentic-framework-auditor
2. 手动安装
将技能文件夹复制到以下位置之一
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装
将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
请帮我使用 Clawhub 安装 agentic-framework-auditor。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
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什么是 Agentic Framework Auditor？
Agentic Framework Auditor 是 Openclaw Skills 用于检查 agentic 框架行为控制面的能力。它分析包含 prompt、skills、planner、config、类似 memory 的文件以及面向 agent 的文档目录，然后将这些证据转化为确定性的审计产物，而不是修改目标项目。
该 skill 专为 Hermes、Codex/OpenAI 风格的 skill、OpenClaw/ClawHub skill、LangGraph、CrewAI、AutoGen 和自定义 agent 栈的纯报告审查而构建。它帮助团队在进入生产环境之前捕获 prompt 膨胀、矛盾链、不安全自主性、过度过度强制执行、prompt 注入暴露以及审查完整性风险。
Agentic Framework Auditor 应用场景
- 在发布或上线前审查 agentic 仓库
- 审查 Openclaw Skills、prompt 系统、memory 文件和 planner 产物中的指令冲突
- 查找 prompt 注入、隐藏、覆盖、破坏性或外泄指令
- 检查 prompt 膨胀、过度强制执行、层级漂移和弱审查完整性
- 为安全、QA 或合规审查提供确定性证据
- 在大型仓库上运行快速的运算符编辑扫描
- 仅在确定性门控通过后生成受限的同 agent 审查包
Agentic Framework Auditor 工作原理
- 确认目标根目录、配置文件和扫描模式；当前项目默认使用
--mode standard --root . --profile auto。 - 运行
scripts/agentic_audit.py来盘点文件、分类角色、提取活动和示例上下文指令，并对行为风险进行评分。 - 先阅读生成的 Markdown 报告；仅在需要自动化或更深层次证据时使用 JSON、CSV 和指令图。
- 使用
references/audit-taxonomy.md对发现项进行分类，并使用references/framework-profiles.md比较框架预期。 - 如果需要同 agent 审查，仅在确定性扫描之后且仅在门控允许时创建受限包。
- 使用
scripts/validate_agent_review.py验证任何 agent 审查响应；保持确定性发现不可变且不证明安全性。 - 当扫描器逻辑发生变化时，运行
scripts/run_self_check.py以及在本仓库中运行python stress-lab/run_stress_lab.py。
Agentic Framework Auditor 配置指南
- 打开包含 Openclaw Skills auditor 的仓库。扫描器仅使用 Python 标准库，因此核心工作流不需要额外的 pip 安装。
- 从仓库根目录运行基线扫描。
python scripts/agentic_audit.py --mode standard --root . --profile auto
- 当你需要更宽或更窄的覆盖范围时，明确调整范围。
python scripts/agentic_audit.py --mode full --root . --exclude node_modules --exclude .git
python scripts/agentic_audit.py --mode shallow --root . --operator-edited-only
python scripts/agentic_audit.py --config audit.json
- 如果需要同 agent 审查，请提供审查者身份并保持主目录扩展为选择性开启。
python scripts/agentic_audit.py --mode standard --root . --agent-review --agent-reviewer-id "Codex task <specific-id>"
python scripts/agentic_audit.py --mode standard --root . --profile hermes --include-profile-home
- 在更改扫描器逻辑后，运行回归和压力测试。
python scripts/run_self_check.py
python stress-lab/run_stress_lab.py
Agentic Framework Auditor 数据架构与分类体系
Primary artifacts
| Artifact | Purpose | Metadata / contents |
|---|---|---|
<prefix>_report.md |
人类可读的审计报告 | 审计 ID、范围摘要、主要发现、覆盖盲点和修复说明 |
<prefix>_findings.json |
结构化发现数据 | 稳定的发现 ID、指纹、严重性、失败代码、出处和证据 |
<prefix>_inventory.csv |
文件清单和范围记录 | 路径、角色分类、包含/排除状态和敏感性标记 |
<prefix>_instruction_graph.json |
指令关系图 | prompt、skills、configs、hooks 和本地指令层的节点与边 |
<prefix>_fix_plan.md |
纯报告修复计划 | 分类的修复、优先级和审查指导（无自动编辑） |
<prefix>_agent_review_gate.json |
审查门控状态 | 门控就绪状态、阻塞条件和数据包资格 |
<prefix>_agent_review_packet.md / .json |
同 agent 审查的受限证据包 | 选定的发现、审查者身份和仅允许的证据 |
Taxonomy and identifiers
- 审计 ID：将每个产物绑定到一次扫描运行。
- 发现指纹：用于关联重复证据的稳定标识符。
- 严重性：用于对行为风险和审查紧急程度排序。
- 失败代码：来自
references/audit-taxonomy.md的分类标签。 - 出处：源路径、范围模式和证据上下文。
- 修复类型：修复计划的纯报告分类。
- 覆盖标记：记录截断的文件、缺失的根目录、排除的敏感路径及其他证据盲点。
Configuration inputs
- CLI 标记定义扫描模式、根范围、排除项、层级过滤器和审查门控。
- 可以通过
--config提供 JSON 或扁平/简单 YAML 审计配置。 - 框架配置文件提示来自
references/framework-profiles.md，这有助于 Openclaw Skills 适应不同的 agent 栈。
Agentic Framework Auditor 高级特性
- 纯报告默认设置可防止对被审计项目进行意外修改。
- 逐句 prompt 注入检查和语义策略评分改进了超越简单关键字匹配的覆盖率。
- 同 agent 审查门控仅在确定性扫描通过资格检查后创建受限包。
- 具备配置文件意识的范围控制支持 Openclaw Skills、Hermes、LangGraph、CrewAI、AutoGen 和自定义框架。
- 诸如
--operator-edited-only等快速模式和特定于层级的标记（--only-skills、--only-prompts、--only-config、--only-role）可减少大型仓库的审计时间。 - 敏感路径跳过有助于避免意外暴露密钥，需要显式选择开启敏感文件。
- 指令图生成、CSV 清单、Markdown 报告和修复计划渲染使输出对自动化友好。
- 不可变的确定性发现即使在添加 agent 审查观察结果时也能保持审查完整性。
scripts/validate_agent_review.py强制执行响应契约有效性、允许的评估和字段整洁度。- 内置的自检和压力实验室工作流有助于随着 Openclaw Skills 的演进而保持扫描器的可靠性。
SKILL.md
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