最近不少人反馈，OpenClaw 技能市场开始“踩雷率”变高，小白尤其要小心。
如果你在用 OpenClaw，建议几件事（实用避坑法）：
第一，只从可信来源下载：别信 ClawHub 热门排行，优先 GitHub star 高（>500）的官方/知名仓库，或社区验证过的技能。先用 VirusTotal 扫描文件。
第二，手动审查代码：技能多是 markdown 或脚本，安装前用编辑器打开，搜索关键词如 “curl”“exec”“base64”“http” 或外部链接。有可疑命令，立刻放弃。
第三，隔离运行：用 Docker 容器或虚拟机（VirtualBox）测试技能。启用 OpenClaw 的 sandbox 模式，限制访问主机文件/网络。
第四，最小权限原则：别给技能敏感权限（如读写核心目录）。凭证用环境变量或密码管理器，别明文存文件。
第五，定期自查：每周运行命令检查已安装技能：
grep -rl "curl\|exec\|base64" ~/.openclaw/skills/
删除不用的技能，保持 OpenClaw 更新到最新版（修复已知漏洞如 CVE-2026-25253）。
第六，用辅助工具：试试 Cisco Skill Scanner 或类似检测器，自动找提示注入/恶意 payload。
OpenClaw 本身是个很强的开源 AI 代理框架，通过安装 Skills（技能）扩展能力，比如自动化任务、数据处理、工具集成等。问题出在技能来源——ClawHub 是公开市场，几乎人人都能上传，审核机制非常弱。
根据 Koi Security、Bitdefender、Snyk 等安全公司的报告，ClawHub 上存在数百甚至上千个恶意技能，占比大约 12%-20%。也就是说，你随便装 5 个技能，理论上就可能踩到 1 个问题插件。
典型案例是“ClawHavoc”攻击活动：攻击者伪装成“Twitter 助手”“效率插件”等看起来很实用的工具。安装后，AI 会提示你运行一条所谓的“初始化修复命令”，通常是 curl 下载脚本。很多新手直接复制执行，结果下载的是窃密程序（例如 Atomic MacOS Stealer），浏览器数据、密码、文件、API Key 都可能被打包带走。
为什么风险这么大？因为技能本质上就是可执行代码，可以读写文件、执行 shell 命令、访问网络。再加上 AI 代理本身具备自主执行能力，一旦被诱导执行恶意指令，基本就是“主动帮黑客干活”。
常见踩坑路径很简单：
看到热门技能 → 看起来很有用 → 安装 → 提示运行命令 → 执行 → 数据被偷。整个过程可能不到 5 分钟。
一句话总结：OpenClaw 本身没问题，问题在于开放市场。它现在更像一个“无人审核的插件商店”。用得好是生产力神器，用不好就是安全隐患。
做 AI 自动化的朋友，真的要把安全意识提上来。
你们最近有踩过 OpenClaw 技能的坑吗？欢迎说说经历。