by 安全扫描
OpenClaw
可疑
medium confidenceSKILL.md 看起来是一个连贯的个人自我追踪工作流，但它引用了未提供或未声明的工具、系统路径和脚本（例如 Ollama/nomic、python 脚本、/usr/local/... 下的 openclaw skill-creator），因此指令和所需能力未完全对齐。
评估建议
这个技能主要是一组个人工作流指令，但它引用了未包含或未声明的本地脚本和工具。在使用或允许 agent 运行这些步骤之前：(1) 验证引用的脚本存在并检查其内容（scripts/ollama_mem.py、openclaw skill-creator 脚本）——不要运行未知脚本；(2) 确保了解向量/嵌入数据将发送到何处（Ollama/nomic）以及是否涉及任何 API 密钥或外部服务；(3) 谨慎运行写入系统路径的命令（例如 /usr/local/lib/node_modules）或自动创建技能的命令——这些可能会修改环境；(4) 如果你想安装或使用此技能，请让作者包含缺失的脚本或明确声明所需的二进制文件和环境变量，以便你进行审计。如果需要更安全的评估，请提供缺失的脚本或更清晰的依赖列表，以便升级此评估。...详细分析 ▾
⚠ 用途与能力
该技能声明的目的是个人自我追踪（差距、教训、每周回顾）。但指令还涉及：(1) Ollama/nomic 嵌入的使用，(2) 未包含的 python 脚本（scripts/ollama_mem.py），以及 (3) /usr/local/lib/node_modules/... 下的 openclaw skill-creator 脚本，该脚本会在主机上创建技能。这些引用的功能未在清单中声明（无依赖项、无环境变量），且某些功能（技能创建）对于单纯追踪进度并非必要。
⚠ 指令范围
运行时指令告诉 agent/用户在 memory/ 下读写文件、运行本地 python 脚本、调用嵌入后端（Ollama/nomic）以及运行 openclaw CLI 命令（openclaw cron list）。SKILL.md 假设存在特定的脚本和系统路径，但这些未提供，可能导致 agent 尝试超出简单追踪目的的文件系统或网络操作。
✓ 安装机制
这是纯指令形式，没有安装规范和代码文件。这降低了安装风险（安装程序不会自动下载或写入任何内容）。
ℹ 凭证需求
清单未声明所需的环境变量或凭证，但指令引用了嵌入堆栈（Ollama/nomic），在某些配置中可能需要配置或凭证。SKILL.md 还引用了 python3 和 openclaw 工具，但未将它们声明为要求。缺少声明的环境/依赖项要求与指令不匹配。
ℹ 持久化与权限
该技能未设置 always:true 且未请求声明的持久权限。但是，指令引导用户/agent 在 /usr/local/lib/node_modules 中运行 skill-creator 脚本并提交文件（写入 skills/ 和 memory/）。这意味着文件系统写入和可能创建新技能，这超出了单纯的记笔记范围——在授予执行权限之前应考虑这一点。
安全有层次，运行前请审查代码。
运行时依赖
无特殊依赖
版本
latestv1.0.02026/3/28
初始版本：Sig Botti 的自我提升追踪
● 无害
安装命令 点击复制
官方npx clawhub@latest install self-track
镜像加速npx clawhub@latest install self-track --registry https://cn.clawhub-mirror.com
技能文档
我的个人自主成长追踪系统。
核心文件
memory/gaps.md— 能力差距的持续列表memory/learn-loop.md— 我的学习方法memory/YYYY-MM-DD.md— 每日活动日志memory/INSIGHTS.md— 自我提升内容memory/LESSONS.md— 错误和修复MEMORY.md— 长期精选记忆
学习循环
发现差距 → 记录差距 → 研究 → 构建/测试 → 文档化 → 提交 → 重复
当我遇到不了解的事物时：
- 添加到
memory/gaps.md，状态设为 "TODO" - 研究（RSS 订阅、网页搜索、文档）
- 尝试解决
- 成功时：将差距标记为 "DONE" + 日期 + 笔记
- 失败时：保持 TODO 状态，记录阻碍因素
在学到重要内容后：
- 添加到
memory/YYYY-MM-DD.md的 "## Learned" 下 - 存储到向量记忆：
python3 scripts/ollama_mem.py add "insight" --category learning --importance 0.8 - 如果差距已关闭，更新
memory/gaps.md - 如果是重大里程碑，更新
MEMORY.md
自我评估（每周）
每约 7 天：
- 这周我学到了什么？
- 关闭了哪些差距？
- 还存在哪些差距？
- 下一步应该优先做什么？
- 有什么决定或教训需要记录？
技能构建
当我需要新能力时：
python3 /usr/local/lib/node_modules/openclaw/skills/skill-creator/scripts/init_skill.py--path skills/ --resources references - 编写 SKILL.md + 资源
- 彻底测试
- 验证：
python3 .../quick_validate.py skills/ - 提交并推送
向量记忆（Ollama）
我使用 Ollama nomic-embed-text 的语义记忆：
# 添加记忆
python3 scripts/ollama_mem.py add "text" --category --importance <0-1># 搜索记忆
python3 scripts/ollama_mem.py search "query" --top 5 --min 0.5
# 统计
python3 scripts/ollama_mem.py stats
分类：identity、skills、memory、preferences、research、lessons
快速命令
# 读取当前差距
cat memory/gaps.md# 检查向量记忆
python3 scripts/ollama_mem.py stats
# 检查定时任务
openclaw cron list
数据来源：ClawHub ↗ · 中文优化：龙虾技能库
OpenClaw 技能定制 / 插件定制 / 私有工作流定制
免费技能或插件可能存在安全风险，如需更匹配、更安全的方案，建议联系付费定制