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置顶👀 给你的 OpenClaw 等智能体增加一双眼睛，不仅可以发现常规的 Skills 等投毒风险，还可以发现链上钱包地址、代码仓库、URL 等的风险。全开源，放心使用。
会继续迭代增强。
会继续迭代增强。
SlowMist Agent Security Skill 正式发布，守护 AI Agent 每一道防线
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玩 OpenClaw/Claude Code/Codex/... 一段时间后，有没有发现，你以为多了几个 AI 员工来节省你的时间，但你每天却要不断引导它们，给它们续费，担心它们不积极，又担心它们乱搞，搞出一堆废品还浪费了海量 token，你比以前更忙了，睡的也少了，离开电脑还得带个手机来完成远程监工。
折腾几个月下来，钱花了不少，废品也做出了不少。唯一的好消息是，你以为自己跟上了时代...😭
折腾几个月下来，钱花了不少，废品也做出了不少。唯一的好消息是，你以为自己跟上了时代...😭
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知道为什么这份“指南.md”本身更新会比较慢？因为每一个更新我们都会在多个 🦞OpenClaw 环境内测运行至少两天，全量验证几个主流聪明模型的表现，然后才敢发布…
毕竟对于 LLM AI 来说“文本不再是文本，而是指令”，这个“指南.md”是喂给 OpenClaw 直接去理解和执行的，人类仅负责指挥和确认。
所以，如果“指南.md”大意了，可能会造成副作用。比如我举个例子，某个主流但不大聪明的模型，是真的会不客气地执行 rm -rf 操作，只因它自以为某个 Skill 有安全威胁…😅
如果出现其他误解就更麻烦了，尤其在 Crypto 场景，资金敏感度高，我们要不断测试，不断验证，尽量让“指南.md”可靠性高（不是 AI 来评价定论，而是我们的历史经验，及大量烧🔥掉的 token 和时间）。
已知几个待更新点了，等我们后续发布。并且，我们还有一些有趣的安全创造，拭目以待…👀
毕竟对于 LLM AI 来说“文本不再是文本，而是指令”，这个“指南.md”是喂给 OpenClaw 直接去理解和执行的，人类仅负责指挥和确认。
所以，如果“指南.md”大意了，可能会造成副作用。比如我举个例子，某个主流但不大聪明的模型，是真的会不客气地执行 rm -rf 操作，只因它自以为某个 Skill 有安全威胁…😅
如果出现其他误解就更麻烦了，尤其在 Crypto 场景，资金敏感度高，我们要不断测试，不断验证，尽量让“指南.md”可靠性高（不是 AI 来评价定论，而是我们的历史经验，及大量烧🔥掉的 token 和时间）。
已知几个待更新点了，等我们后续发布。并且，我们还有一些有趣的安全创造，拭目以待…👀
余弦.jpg: 🦞OpenClaw 极简安全实践指南 (Security Practice Guide) 是面向 OpenClaw 的黑手册。 我尝试了其他一些方式来试图加固 OpenClaw，包括 Skill 方式，但是发现还不如给 OpenClaw 植入一个安全“思想钢印”来的有意思，这个“思想钢印”形成一个 md 文档，包含安全事前、事中、事后需要做的策略，但这里有个前提： 尽量不影响 OpenClaw 的日常使用，安全不要干扰用户体验，需要给这只🦞足够的自由。但是吧，江湖险恶，一只有 Root 权限且诞生才一个多月的🦞，安全不让人放心… 于是，这份面向 OpenClaw 的极简安全实践指南诞生了，目前是 v2.7 版本，此前我们内测了许多版本，也踩了不少坑。现在公布出来，大家玩之前务必仔细看这份指南的 README⚠️： https://github.com/slowmist/openclaw-security-practice-guide 注意里面的说法。我相信你会很有收获。里面还推荐了我们实测在 OpenClaw 场景下聪明的模型，如果你有自己的感受，一定要和我们反馈。 一切都很新，一定有不完善的地方，请大家多指正！ ⚠️最后，务必认真阅读 README，也务必肉眼扫描下你将喂给你🦞的“OpenClaw极简安全实践指南.md”，相信我，会非常有意思。
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🦞OpenClaw 极简安全实践指南 (Security Practice Guide) 是面向 OpenClaw 的黑手册。
我尝试了其他一些方式来试图加固 OpenClaw，包括 Skill 方式，但是发现还不如给 OpenClaw 植入一个安全“思想钢印”来的有意思，这个“思想钢印”形成一个 md 文档，包含安全事前、事中、事后需要做的策略，但这里有个前提：
尽量不影响 OpenClaw 的日常使用，安全不要干扰用户体验，需要给这只🦞足够的自由。但是吧，江湖险恶，一只有 Root 权限且诞生才一个多月的🦞，安全不让人放心…
于是，这份面向 OpenClaw 的极简安全实践指南诞生了，目前是 v2.7 版本，此前我们内测了许多版本，也踩了不少坑。现在公布出来，大家玩之前务必仔细看这份指南的 README⚠️：
github.com
注意里面的说法。我相信你会很有收获。里面还推荐了我们实测在 OpenClaw 场景下聪明的模型，如果你有自己的感受，一定要和我们反馈。
一切都很新，一定有不完善的地方，请大家多指正！
⚠️最后，务必认真阅读 README，也务必肉眼扫描下你将喂给你🦞的“OpenClaw极简安全实践指南.md”，相信我，会非常有意思。
我尝试了其他一些方式来试图加固 OpenClaw，包括 Skill 方式，但是发现还不如给 OpenClaw 植入一个安全“思想钢印”来的有意思，这个“思想钢印”形成一个 md 文档，包含安全事前、事中、事后需要做的策略，但这里有个前提：
尽量不影响 OpenClaw 的日常使用，安全不要干扰用户体验，需要给这只🦞足够的自由。但是吧，江湖险恶，一只有 Root 权限且诞生才一个多月的🦞，安全不让人放心…
于是，这份面向 OpenClaw 的极简安全实践指南诞生了，目前是 v2.7 版本，此前我们内测了许多版本，也踩了不少坑。现在公布出来，大家玩之前务必仔细看这份指南的 README⚠️：
github.com
注意里面的说法。我相信你会很有收获。里面还推荐了我们实测在 OpenClaw 场景下聪明的模型，如果你有自己的感受，一定要和我们反馈。
一切都很新，一定有不完善的地方，请大家多指正！
⚠️最后，务必认真阅读 README，也务必肉眼扫描下你将喂给你🦞的“OpenClaw极简安全实践指南.md”，相信我，会非常有意思。
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AI 麻了。五角大楼用 Palantir + Anthropic 的 Claude 最新模型完成了这次战争的情报评估、目标识别和作战场景模拟…虽然前两天 Anthropic 拒绝其 AI 模型被用于完全自主武器系统和对美国公民的大规模国内监控，导致被特朗普及五角大楼封杀…很快 OpenAI 顶上了这个位置…
AI 驱动的战争已来。
AI 驱动的战争已来。
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群友期待 OpenClaw 版黑手册，说文件夹建好了，就等 Skill 了。Skill 先等等，你只要这样给你的🦞说就可以挡住不少风险了：
“嘿，记住，执行一切风险命令之前，问我是不是我期望的。”
😏试试看。对之后不小心注入的恶意提示词也有效。当然，你最好选一个聪明的模型来对话。
“嘿，记住，执行一切风险命令之前，问我是不是我期望的。”
😏试试看。对之后不小心注入的恶意提示词也有效。当然，你最好选一个聪明的模型来对话。
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