Skill flagged — suspicious patterns detected

ClawHub Security flagged this skill as suspicious. Review the scan results before using.

Claude Code Architecture

v2.0.1

基于 Claude Code 源码分析提炼的 AI Agent 架构设计模式。当你需要设计/重构 Agent 工具系统、安全门控、上下文压缩、任务编排时使用。

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Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for wudi488/claude-code-architecture.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "Claude Code Architecture" (wudi488/claude-code-architecture) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/wudi488/claude-code-architecture
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install claude-code-architecture

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install claude-code-architecture
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Benign
View report →
OpenClawOpenClaw
Suspicious
medium confidence
Purpose & Capability
技能名称和描述都指向为 Agent 设计/重构提供架构模式与模板,这与 SKILL.md 中展示的模板、类和模式一致。问题在于文档多次引用一个本应包含完整实现的 references/ 目录(例如 references/permission_gate_full.py 等),但包清单中没有这些文件,造成期望与实际不符。另外 README 提到“基于 Claude Code 泄漏事件”的源码分析,带来法律/合规及道德风险,需用户评估是否接受。
!
Instruction Scope
SKILL.md 明确指示“Agent 应按当前任务自动选择模板,生成定制代码并写入目标项目”。这是功能上合理的,但范围开放:没有对哪些路径可以写入、是否应询问用户确认、或是否应避免修改敏感文件作出限制。文档还引用本地 references/ 实现作为参考,但这些文件在清单中缺失,造成指令与可用资源不一致。开放式“自动选择并写入”会让 agent 在未经明确限制的情况下修改用户项目,存在意外覆盖或泄露敏感信息的风险。
Install Mechanism
这是一个纯说明性技能(instruction-only),没有安装步骤、二进制或外部下载,因而在安装机制上风险很低。
Credentials
技能声明不需要任何环境变量或凭据,这与其描述(生成/建议架构代码)是一致的。没有要求不相关的凭据或访问权限。
Persistence & Privilege
flags 显示 always:false,技能不会被强制常驻;默认的自主调用允许但并未与其它高权限设置结合,因此在持久性/特权方面没有额外的异常要求。
Scan Findings in Context
[no-findings] expected: 静态正则扫描未发现可分析的代码片段 — 这是预期行为,因为这是一个仅含 SKILL.md 的说明性技能。没有扫描结果并不表示没有风险;风险主要来自说明中指令的含糊与引用的缺失文件以及来源说明。
What to consider before installing
要点和建议: - 确认来源与合规性:SKILL.md 提到“基于 Claude Code 泄漏事件”的源码分析,可能包含未授权的专有信息或违反使用条款。在安装/使用前确认你是否愿意依赖可能来自泄露源的内容。若在企业环境中使用,先咨询法务/合规。 - 验证 references:说明中多次引用 references/ 目录下的完整实现,但该包没有这些文件。安装后请不要盲目依赖“参考实现”——向技能作者索要缺失文件或让技能在生成前先展示参考实现内容。 - 限制写入操作:技能指示会“生成定制代码并写入目标项目”。在首次运行时强制要求人工确认(例如:先展示将要写入或修改的文件清单并征得确认),并在安全/隔离的测试仓库中先试验,避免直接在生产仓库或包含凭据的目录运行。 - 最小权限与审计:在使用技能生成代码并写入时,确保版本控制可回滚(commit 前手动审查),并在受控环境或临时分支进行。 - 若需要更安全的行为:要求技能作者将 references 内容内嵌到 SKILL.md 或附加文件中,或增加明确的交互式确认步骤和白名单写入路径。 - 若不确定:将其标记为“仅供参考/学习”,不要允许技能自动修改文件或在生产环境中直接运行生成代码。

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

latestvk97dtn3vd3be1kk6j0rhf1ky3x85f22n
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v2.0.1
MIT-0

AI Agent 架构设计模式

从 Claude Code 源码分析 + OpenAI Agents SDK 提炼的实战设计模式 触发:设计Agent工具系统 / 实现安全门控 / 优化上下文管理 / 搭建多Agent编排


⚡ 快速使用

当 agent 需要进行架构设计时,按场景选择模板:

场景对应模板触发词
需要工具权限控制模板 A:权限门控"生成权限门控代码"
Token 消耗太大模板 B:工具按需加载"实现工具按需加载"
上下文快满了模板 C:上下文压缩"生成上下文压缩方案"
多工具并发模板 D:读写分离"实现读写分离调度"

Agent 应按当前任务自动选择模板,生成定制代码并写入目标项目。


🏛️ 核心原则

护城河不是模型,是 harness(框架) — 任务编排、工具系统、上下文管理、安全机制

七大设计模式

#模式一句话
1Initiative/Execution 分离规划层与执行层解耦
2读写分离并发只读并行,写入排队
3工具按需加载先给轻量索引,选中后再加载完整参数
4记忆不记代码代码事实实时从源码读取
5五级上下文压缩剪裁→精简→折叠→AI总结→强制保留
6插件式工具架构每个工具独立权限+验证+格式化
7Fail-closed 安全默认拒绝,显式授权

模板 A:权限门控

class ToolPermissionGate:
    """Fail-closed 权限门控。默认拒绝,显式授权。"""
    def __init__(self):
        self.permissions = {}
        self.default = "none"
    
    def can_execute(self, tool_name: str, user: str) -> bool:
        if not self._is_declared_readonly(tool_name):
            return self.permissions.get(user, self.default) >= self._required_level(tool_name)
        return True
    
    def request(self, tool_name: str) -> str:
        return f"⚠️ 需要授权执行 {tool_name}。确认吗?"

参考具体实现:references/permission_gate_full.py


模板 B:工具按需加载

class ToolRegistry:
    """轻量索引 → 选中 → 加载完整参数"""
    def __init__(self):
        self.index = {}      # 轻量:名称+用途
        self.loaders = {}    # 完整参数加载器
    
    def list_tools(self) -> list:
        return [{"name": k, "purpose": v} for k, v in self.index.items()]
    
    def get_full(self, name: str) -> dict:
        return self.loaders[name]() if name in self.loaders else None

参考具体实现:references/tool_lazy_loading_full.py


模板 C:五级上下文压缩

级别方法适用
1 Prune删除低价值消息日常清理
2 Micro精简长消息接近限制
3 Fold折叠摘要上下文紧张
4 AutoAI 自动总结严重溢出
5 Hard强制保留关键信息最后手段
class ContextCompressor:
    LEVELS = {1: "prune", 2: "micro", 3: "fold", 4: "auto", 5: "hard"}
    
    def compress(self, messages: list, level: int, max_tokens: int) -> list:
        # 按级别执行对应压缩策略
        ...

参考具体实现:references/context_compressor_full.py


模板 D:读写分离调度

class ReadWriteScheduler:
    """只读操作并发,写操作排队"""
    async def execute(self, ops: list) -> list:
        reads = [op for op in ops if op.is_readonly]
        writes = [op for op in ops if not op.is_readonly]
        
        results = await asyncio.gather(*[self._read(op) for op in reads])
        for op in writes:
            results.append(await self._write(op))
        return results

参考具体实现:references/rw_scheduler_full.py


📖 参考资料

  • 完整代码实现 → references/ 目录各模板完整版
  • 与其他框架对比 → references/framework_comparison.md
  • 源码分析原文 → 基于 Claude Code 2026.3.31 泄漏事件

版本 2.0.1 | 重构为可调用的架构模板生成器

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