by 安全扫描
OpenClaw
可疑
medium confidence代码和文档主要符合AI驱动的量化交易模拟技能，但存在一些不一致或风险的部分（硬编码的Windows Admin OpenClaw安装脚本、可能覆盖用户技能的文件系统写入、打印环境信息的诊断代码），建议在安装或运行前进行审查。
评估建议
["功能匹配：代码和文档与AKShare基于的模拟量化交易员一致，akshare/pandas/numpy是合理的依赖。","审查注册脚本：register_with_openclaw.py 复制文件到硬编码的Windows Administrator OpenClaw路径，建议编辑脚本指向正确的OpenClaw工作空间，或者手动安装。","备份：计划使用注册脚本时备份现有的OpenClaw技能目录，脚本可能移动/覆盖现有技能目录。","沙盒测试：由于包创建文件和缓存，建议在隔离环境或沙盒中测试。","检查输出：check_env.py 打印Python可执行文件、工作目录和sys.path，用于调试，但避免公开分享输出以防泄露环境细节。","网络行为：技能使用AKShare获取市场数据（预期），如果必须避免外部网络调用，不运行调用akshare的模块。","无秘密请求：技能不请求API密钥或其他凭据（模拟系统一致），但如果后续链接真实经纪人，风险-profile将改变。","如果不确定：向技能作者询问非管理员安装方法或OpenClaw市场样式的包装选项。"]...详细分析 ▾
ℹ 用途与能力
技能名称、描述、SKILL.md和Python模块（data_provider、strategy_gen、broker、auto_trader、risk_manager、stock_screener）与AKShare基于的模拟量化交易助手一致，声明的依赖为akshare/pandas/numpy。
ℹ 指令范围
SKILL.md 指令专注于模拟、策略生成和使用AKShare，要求用户通过pip安装akshare/pandas/numpy。
⚠ 安装机制
没有声明自动安装规格，但仓库包含register_with_openclaw.py，如果运行，将文件复制到硬编码的Windows路径。
ℹ 凭证需求
注册元数据声明没有所需的环境变量或凭证（适合模拟交易者）。
⚠ 持久化与权限
always 为 false，技能不需要云凭证 — 良好。
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
latestv1.0.02026/3/7
AI量化交易助手技能 v1.0.0 初始发布，提供基于AKShare的数据驱动AI量化交易模拟，包括策略生成、参数优化、自动化交易和风控功能，支持模拟买卖、AI选股、止盈止损、策略胜率统计等。
● 可疑
安装命令 点击复制
官方npx clawhub@latest install ai-quant-trader
镜像加速npx clawhub@latest install ai-quant-trader --registry https://cn.clawhub-mirror.com
技能文档
技能概述
基于AKShare的AI驱动量化交易模拟系统，支持AI策略生成、自动交易、风险控制和实时选股。 ... （由于字符限制，完整的cn_skill_md_content未全部显示，但以下是关键部分的翻译，完整内容应根据原始SKILL.md翻译）数据来源：ClawHub ↗ · 中文优化：龙虾技能库
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