OpenClaw技能共享：将自研SecGPT-14B检测模块发布到ClawHub

OpenClaw技能共享将自研SecGPT-14B检测模块发布到ClawHub1. 为什么需要共享安全检测技能去年我在做安全日志分析时经常需要手动编写正则表达式匹配攻击特征。直到发现OpenClaw可以通过自然语言描述自动生成检测规则才意识到AI自动化在安全领域的潜力。但每次从头训练模型成本太高于是萌生了将SecGPT-14B的检测能力封装成可复用技能的想法。ClawHub作为OpenClaw的技能市场已经收录了200个自动化模块。但安全类技能仅占8%且缺乏专业级检测能力。通过将SecGPT-14B的漏洞扫描、异常流量识别等能力标准化不仅能帮助其他开发者快速构建安全自动化流程也能推动社区共建更完善的安全工具链。2. 技能开发前的准备工作2.1 环境与工具链确认在开始封装前需要确保本地具备以下基础环境运行中的OpenClaw网关openclaw gateway --port 18789已部署的SecGPT-14B模型服务我使用vllm在本地3080Ti显卡上运行Node.js 18环境用于ClawHub CLI工具链验证模型服务可用性curl http://localhost:8000/v1/completions \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: SecGPT-14B, prompt: 检测这段Apache日志中的SQL注入特征... }2.2 技能能力边界设计安全检测模块需要明确能力范围以避免滥用。我的设计原则是输入仅接受日志文本/网络流量片段等非结构化数据输出返回风险等级低/中/高和置信度分数0-1不包含主动拦截、系统修改等危险操作能力最终确定实现三个核心功能Web攻击特征检测SQLi/XSS/Path Traversal异常流量模式识别DDoS/端口扫描敏感信息泄露检测API密钥/数据库凭证3. 从零开始构建技能包3.1 初始化技能项目结构使用ClawHub CLI创建技能骨架clawhub init sec-detector --templatetypescript cd sec-detector tree -L 2标准目录结构应包含. ├── actions/ # 技能动作实现 ├── tests/ # 测试用例 ├── package.json # 依赖声明 ├── metadata.yaml # 技能元数据 └── README.md # 使用文档3.2 编写metadata.yaml核心配置元数据文件决定技能在ClawHub的展示和调度方式。关键字段包括name: sec-detector version: 0.1.0 description: 基于SecGPT-14B的安全威胁检测套件 author: yournamedomain.com inputs: - name: log_content type: string required: true description: 待检测的日志文本或网络流量 outputs: - name: risk_level type: enum values: [low, medium, high] - name: confidence type: float min: 0 max: 1 models: - SecGPT-14B permissions: - read_clipboard: false - write_files: false特别注意permissions部分要严格限制安全类技能不应申请高危权限。3.3 实现核心检测逻辑在actions/detect.ts中编写类型化处理逻辑import { Action } from clawhub/sdk; export default new Action({ name: detect_threat, handler: async (input: { log_content: string }) { const { log_content } input; // 调用本地SecGPT-14B服务 const response await fetch(http://localhost:8000/v1/completions, { method: POST, headers: { Content-Type: application/json }, body: JSON.stringify({ model: SecGPT-14B, prompt: 安全分析任务\n${log_content}\n请给出风险等级和置信度: }) }); const data await response.json(); return parseModelOutput(data.choices[0].text); // 后处理函数 } });3.4 编写验证测试用例在tests/detect.test.ts中添加自动化测试import { runAction } from clawhub/testing; import * as path from path; describe(SQLi检测测试, () { it(应识别出高危SQL注入, async () { const result await runAction( path.join(__dirname, ../actions/detect.ts), { log_content: SELECT * FROM users WHERE id1 OR 11-- } ); expect(result.risk_level).toBe(high); expect(result.confidence).toBeGreaterThan(0.85); }); });使用clawhub test运行测试套件确保所有用例通过。4. 发布到ClawHub社区4.1 本地打包验证执行构建命令生成发布包clawhub build --strict这会生成sec-detector.claw压缩包可用clawhub install ./sec-detector.claw本地安装测试。4.2 提交到GitHub仓库在GitHub创建公开仓库后添加ClawHub所需的特殊文件echo SECGPT_14B_MODELlocal .env.clawhub git add . git commit -m 初始提交 git tag v0.1.0 git push origin v0.1.04.3 注册到ClawHub索引在ClawHub官网提交仓库信息仓库URL如https://github.com/yourname/sec-detector兼容的OpenClaw版本建议^0.8.0技能分类选择Security审核通过后其他用户即可通过clawhub install yourname/sec-detector安装使用。5. 技能生态共建的实践经验在技能开发过程中我总结了几个关键注意事项模型耦合问题最初直接将模型地址硬编码在代码中导致其他用户无法使用。后来改为通过process.env.SECGPT_14B_MODEL读取环境变量并在metadata.yaml中添加配置说明。性能优化点SecGPT-14B的完整推理较慢通过以下方式提升体验在metadata.yaml中声明timeout: 30000延长超时对常见攻击模式添加本地正则预过滤使用clawhub cache实现高频特征缓存文档完整性除了README还需在技能包中添加examples/目录提供典型输入输出示例与OpenClaw其他技能的联动场景如对接告警通知性能指标和资源占用说明获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。