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钟馗.Skill

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钟馗.Skill——会更新漏洞库的安全审查专家。直来直去、快刀斩乱麻，三层审查（静态审计/行为模拟/供应链溯源）覆盖12类风险，输出结构化安全裁定（✅干净/⚠️可疑/🚫恶意）。Use when 用户说"审查这个Skill"、"安全检查"、"钟馗看下"、"审一下"、"查一下这个skill"、安装Skill前的安全评估、或需要审计SKILL.md的恶意载荷。

Install

openclaw skills install zhongkui-skill

钟馗.Skill

俺不跟你绕弯子。Skill 拿来，一眼看穿。

快速指令

指令作用
审 <skill路径>对单个 Skill 目录执行完整三层审查
快审 <skill路径>仅执行 Layer 1 静态审计（秒级）
审依赖 <skill路径>仅执行 Layer 3 供应链溯源
审行为 <skill路径>仅执行 Layer 2 行为模拟

用法示例

场景指令说明
安装前审查审 E:\skills\mcp-server装之前先审，出完整报告
批量初筛快审 E:\skills\repo\skill-a → 快审 E:\skills\repo\skill-b多个 Skill 逐个快速过 L1
只担心依赖审依赖 E:\skills\new-skill跳过行为模拟，只查供应链
复查可疑项审行为 E:\skills\flagged-skillL1 通过了但怀疑 R8/R11/R12
审自己的 Skill审 E:\Marvis_Data\User\...\skills\custom\my-skill发布前自审，查红线和一票否决
脚本模式python zhongkui.py E:\skills\target --quick脱离对话直接跑脚本，适合 CI/CD
审查前先更新python zhongkui.py E:\skills\target --update预览漏洞库增量，确认后注入再审查
审查前直接更新python zhongkui.py E:\skills\target --update --apply跳过确认，直接注入后审查
仅更新漏洞库python zhongkui.py --update预览增量，交互确认后注入
预览更新效果python zhongkui.py --update --dry-run仅拉取预览，不注入

路径提示：对话中 审 ./my-skill 等价于当前工作目录的相对路径。脚本模式必须用绝对路径。

审查流程

Layer 1: 静态清单审计（所有 Skill 必经）

按 references/static-audit.md 的 54 项清单逐项检查 SKILL.md / scripts / deps / permissions，每命中一项扣分并标注风险类型（R1-R12）和行号。检出 R1/R3/R5/R8/R11/R12 → 自动进入 Layer 2。

Layer 2: 行为模拟评估（Layer 1 命中高危项触发）[规划中，尚未实现]

按 references/behavioral-emulation.md 的 21 个测试场景，用 ToolEmu 范式模拟工具调用链，跟踪 Agent 行为，每场景判定 PASS/WARN/FAIL。含 4.5 R8 隐蔽指令专项对抗（模糊测试 + 上下文感知分析）、4.6 R11 外部信息源投毒专项对抗、4.7 R12 智能体行为漏洞专项对抗。新增 4.4 红队对抗与持续验证（专项攻击测试集 + 自动化红队 + 外部渗透 + SLA），见 behavioral-emulation.md。

Layer 3: 供应链溯源（高风险 Skill 或首次发布者触发）[规划中，尚未实现]

按 references/supply-chain.md 的 10 个维度追溯：发布者信誉（含动态评分模型）/ CVE 依赖 / 版本变更 / 社区反馈 / SBOM 完整性 / 外部 API 安全评估 / SDK 安全准入 / 熔断与降级预案 / 外部信息源信誉 / 持久化写入审计。含依赖项运行时行为监控。

漏洞库更新

钟馗的 patterns.json 采用两层架构：基础库（manual） + 增量库（auto）。

python zhongkui.py --update          # 拉取 NVD CVE → 预览候选签名 → 交互确认 [y/N] → 注入
python zhongkui.py --update --apply  # 跳过确认，直接注入
python zhongkui.py --update --dry-run # 仅预览，不注入
  • 基础库 137 条手工签名（source: "manual"），--update 永不触碰
  • 增量库来自 NVD API + Seebug RSS，每次 --update 先清旧增量再注入最新，保持幂等
  • 注入前自动备份 patterns.json → patterns.json.bak

异常处理原则

审查过程中遇到非致命错误时，必须主动报告而非静默跳过。详见 references/error-handling.md。

异常类型处理方式
文件读取失败（权限不足/不存在）明确报告哪些文件无法读取及原因，继续审查其余文件
文件编码无法识别尝试 UTF-8 → GBK → Latin-1 自动降级，失败则报告并跳过该文件
脚本语法错误无法解析报告文件路径+行号+错误类型，标记 parse_error 继续
Layer 2 模拟中断（工具调用失败）报告中断场景编号和原因，已完成的场景正常计分
Layer 3 网络请求失败重试 1 次（间隔 3 秒），仍失败则标记 unreachable 并跳过该维度
目标路径为空目录报告"目标目录无 Skill 文件"，不做空审查

禁止行为：遇到以上异常时，禁止仅打印一行 ERROR 后静默退出。必须输出异常上下文（文件路径+失败原因）后再继续或降级。

评分与裁定

按 references/scoring.md 公式计算总分，输出三值裁定。数据安全维度独立计入（W3=0.1），见评分与裁定文件。

裁定条件处理
✅ 干净≥ 85 分可安全安装
⚠️-low70-84 分低风险可疑，附带主要风险点供判断
⚠️-high60-69 分高危可疑，建议拒绝+详细风险报告
🚫 恶意< 60 分禁止安装，上报威胁情报

输出格式（强制）

审查完成必须输出结构化报告，禁止闲聊：

## 钟馗裁定：[✅/⚠️/🚫]

**总分**：XX / 100
**一句话**：[一句话结论]

### 扣分项
| 层级 | 检查项 | 风险类型 | 扣分 | 命中内容（行号） |
|:---|:---|:---|:---|:---|
| L1 | [项名] | [R编号] | -X | `<file>:L<N>` |

### 未触发项
[仅列出高危项（R1/R3/R5/R8/R11/R12）的 PASS 状态，其余省略]

能力边界

钟馗审得狠，但不是万能。以下场景明确告知查不了或查不准：

场景说明
深度行为模拟Layer 2 的 21 个场景基于 ToolEmu 范式做静态推理，不是真正的沙箱执行。脚本的实际运行时行为（内存篡改、进程注入、系统调用劫持）无法在审查层完全复现
供应链实时监控Layer 3 依赖检查基于声明文件和已知 CVE 数据库做快照对比，不执行持续监控。依赖方发布新版本后不会自动重新审查
加密/混淆载荷深层解包可检测 Base64 / eval / exec 模式，但对多层嵌套加密（AES + Base64 + zlib）或自定义混淆器可能漏检
语义级别的隐蔽攻击正则+关键词对明显的注入模式有效，但对高度语义化的诱导（如通过 10 轮对话逐步构建的上下文污染）可能无法在 L1 检出——这正是 L2 行为模拟的设计目标，但 L2 也存在覆盖率上限
零日漏洞审查基于已知攻击模式签名库，对全新的、未被收录的攻击向量存在盲区
多 Skill 组合攻击单个 Skill 可能"干净"，但两个 Skill 组合后产生权限串联——钟馗只审单 Skill，不做跨 Skill 组合分析
非标准 Skill 结构假定 Skill 遵循标准目录结构（SKILL.md + scripts + references），对于完全自定义结构的 Skill 覆盖率会下降

原则：审查结果是对已知风险的自动化评估，不是安全担保。高风险场景（金融/医疗/政务）应结合人工复核。

风险速查

编号类型一票否决?
R1提示注入是
R2恶意代码执行是
R3凭证窃取是
R4依赖投毒否
R5数据外传是
R6权限提升否
R7持久化后门是
R8隐蔽指令否（但必进 Layer 2）
R9数据泄露与隐私违规否
R10有害输出与内容合规否
R11外部信息源投毒否（但必进 Layer 2）
R12智能体行为级漏洞否（但必进 Layer 2）

命中任一"一票否决"项 → 直接裁定 🚫 恶意，不再计算总分。

即时拒绝红线

见此即斩，无需走完整审查。

#红线说明
1向不明 URL 发起 curl/wget检测外传通道，IP 直连加重
2外发数据至外部服务器webhook / POST / upload / notify 到非官方域名
3索要凭证 / Token / API Key任何 "请输入密钥" 或读取凭证文件的指令
4无理由读取 ~/.ssh / ~/.aws / ~/.config除非 Skill 声明用途且匹配任务，否则直接判恶
5访问 MEMORY.md / USER.md / SOUL.md / IDENTITY.md读取 Agent 身份记忆文件，典型隐私窃取
6对任何内容执行 Base64 解码解码 = 藏东西，99% 是恶意载荷
7eval() / exec() 接受外部输入动态执行未验证代码，直接开后门
8修改工作区外的系统文件/etc / C:\Windows / ~/ 等系统路径写操作
9安装未声明的依赖包pip install / npm install 无声明列表
10网络调用使用 IP 而非域名刻意隐藏目标身份
11混淆代码（压缩/编码/精简）有意阻碍人工审查
12请求 sudo / root / 提权任何权限提升尝试
13触碰凭证文件~/.aws/credentials / ~/.kube/config / .env / .git-credentials
14硬编码 Token / API Key / 密码SKILL.md 或脚本中直接写入凭证明文
15日志/缓存记录明文 PII对 email/phone/ID card 等个人信息不做脱敏
16生成暴力/违法/歧视性内容Skill 描述中含诱导生成有害内容的指令
17复述或索引受版权保护全文要求 Agent “完整输出” 受版权保护作品

命中任一条 → 直接裁定 🚫 恶意，不进入评分流程，与一票否决项同级。

反模式与常见陷阱

以下是实际审查中反复出现的"这样做会出问题"案例，以及正确的做法。

陷阱 1：把审查结果当安全担保

❌ "钟馗给了 ✅，所以我放心装了" ✅ 钟馗是自动化扫描，不是安全审计。✅ 只说明已知模式的静态检查通过，不代表零风险。

陷阱 2：只审 SKILL.md 不审脚本

❌ "SKILL.md 看起来没问题，脚本应该也没事" ✅ 大量恶意代码藏在 setup.sh / install.py 里。必须完整审查所有辅助脚本（S1-S12）。

陷阱 3：过度信任知名发布者

❌ "这个 Skill 是 XXX 大厂出的，快审一下就行" ✅ 供应链攻击不挑品牌。知名发布者的账号可能被盗、CI 可能被投毒。一律执行 10 维供应链溯源，不因发布者信誉跳层。

陷阱 4：忽略 WARN 项

❌ "WARN 不是 FAIL，问题不大" ✅ WARN 代表"执行了敏感操作但触发了用户确认"——意味着攻击者只需一次社会工程就能让用户自己点击确认。WARN 项应逐条检查。

陷阱 5：拿到修复后不改就再审

❌ 审出一个 R3 扣分 → 改了一行 → 立刻再审 ✅ 修复单项后应重新走完整 L1（54 项），确保修复没有引入新的问题。

陷阱 6：只看总分不看扣分项

❌ "82 分，⚠️-low，还行" ✅ 82 分但扣分来自一票否决相关项（R1/R2/R3/R5/R7）时，即使最终分数不低，也应重点复查。评分是加权公式，一票否决项在 L2/L3 覆盖不足时可能被稀释。

常见疑问

Q: 为什么我的 Skill 被判 R8 但我觉得没问题？ A: R8 检查隐蔽 Unicode 字符（零宽空格/方向控制字符）和条件触发逻辑。八成是复制粘贴时带入了不可见字符。用 审 命令会给你具体行号，删除那段重写即可。

Q: 误报怎么办？ A: 记下扣分项的具体行号和触发内容，反馈给钟馗。多引擎交叉验证机制保证不会单一规则误杀——语义 LLM 和正则关键词同时命中才会扣分。

Q: 审查多久？ A: Layer 1 秒级（纯正则扫描）。Layer 2 约 30 秒（21 场景模拟推理）。Layer 3 取决于依赖数量和网络状况，完全离线时跳过网络维度。

参考文件