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sandbaseai/awesome-workbuddy

雙語、經過安全審查的騰訊 WorkBuddy/CodeBuddy/OpenClaw 資源、技能、MCP 伺服器、工作流程與指南目錄。

awesome-workbuddy 是什麼?

此技能(SKILL.md)提供一個結構化的安全審計框架,用於評估專案(例如 AI Agent 技能)的安全性與風險。它定義了六個階段的審計流程,從記錄審計標的與範圍開始,逐步建立能力清單、追蹤敏感資料流向、檢查相依性與發佈來源,最後運用風險訊號與嚴重性模型進行評估。審計結果以三種等級呈現:「觀察風險較低」、「需審查」、「高觀察風險」,並包含範圍限制、能力權限表、資料流表、按嚴重度排序的發現、未解答問題與最小權限測試計畫。此框架設計為唯讀審計,不建議安裝相依套件或執行專案程式碼,因此適合安全研究人員、開源貢獻者與 DevOps 工程師進行初步的安全性評估。

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說明文件

技能安全審計

使用儲存庫內容與主要文件來評估提供的專案。預設審計為唯讀:請勿安裝相依套件、執行專案程式碼、登入、提供憑證,或將專案連線至真實的 Agent 或帳戶。

審計

  1. 記錄確切的儲存庫、修訂版本或發行版、授權、封存狀態、最近一次有意義的更新,以及檢閱的檔案。如果審計的修訂版本不明確,請陳述該限制。
  2. 閱讀完整的 SKILL.md 或等效說明,以及它直接引用的每個檔案。遵循對腳本、鉤子、清單、套件安裝步驟、二進位檔、遠端 URL、環境變數和捆綁資源的引用。
  3. 建立能力清單:本機檔案存取、命令執行、網路存取、瀏覽器控制、帳戶操作、發佈、傳訊、刪除、付款、憑證存取、持久性和自我更新行為。
  4. 從來源追蹤敏感資料到每個本機儲存、子程序、日誌、模型、API、MCP 伺服器、分析服務或其他網路目的地。缺少文件是未解決的問題,而非資料保留在本機的證明。
  5. 檢查相依性清單、鎖定檔、安裝腳本和發佈來源。注意未鎖定的遠端執行、不透明的二進位檔、寬泛的傳遞相依性,或來源與發佈成品之間的不匹配。
  6. 應用風險訊號與嚴重性模型。有風險的能力在必要、揭露、範圍狹窄、可逆轉且經確認閘控時可以是正當的。
  7. 區分已確認的發現、情境風險與未解答的問題。對每項實質主張引用檔案路徑、行數、設定欄位、命令或主要文件。

輸出

以審計的身分和一個判決開始:

  • 觀察風險較低:在審查範圍內未發現重大問題,但這並非保證。
  • 需審查:重要的行為、來源、權限或資料流程仍不清楚。
  • 高觀察風險:已確認的行為可能暴露敏感資料、削弱帳戶或裝置安全性、導致不可逆轉的操作,或繞過知情控制。

提供以下章節:

  1. 範圍與限制。
  2. 能力與權限表。
  3. 資料流表。
  4. 按嚴重度排序的發現,每個發現附有證據、影響與緩解措施。
  5. 未解答的問題。
  6. 使用一次性資料或帳戶的最小權限測試計畫。

切勿在沒有足夠證據支持特定主張的情況下,將專案標記為安全、惡意、官方或合規。靜態審查無法證明執行階段行為或不透明遠端服務的內容。

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