📦 Claw Windows Automator — Claw Windows 自动化工具

v1.0.2

15分钟前

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by @wangminrui2022 (顶尖王牌程序员)

系统工具

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最后更新

2026/4/20

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OpenClaw

可疑

medium confidence

该技能基本符合其 Windows 自动化描述，但它执行了一些出人意料的系统级操作（导入时自动 pip install、创建 venv 并重启进程、在项目级创建 venv/log/model 目录），这些行为与声明的功能不成比例，需谨慎对待。

评估建议

该技能声称实现 Windows 自动化功能，却在未获用户明确同意的情况下执行侵入式环境操作：导入时即运行 fix_setuptools pip install，自动安装包，其 env_manager 可创建共享 venv 并在其中重启程序。安装或运行前： - 仅在 Windows 使用，最好在隔离环境（VM/容器）或一次性账户中运行。 - 检查并禁用 ensure_package.fix_setuptools() 自动调用（导入即执行 pip）。建议将包装安装改为显式操作。 - 注意运行 operations.py 会创建 venv 路径（VENV_DIR）、日志及模型/数据目录；确认这些路径可接受。 - 若只需简单 CMD 自动化或 GitHub ZIP 下载，可提取并仅运行最小模块（cmd_task/github_download 及 overlay），移除自动安装与 env_manager 引导代码。 - 若信任作者且打算使用，首次请以交互方式运行，以便观察提示与网络活动；否则在隔离 VM 中运行并审计网络流量。我将此评估为“可疑”（非明显恶意），因为...

详细分析 ▾

ℹ 用途与能力

名称/描述（Windows 桌面自动化、CMD 自动化、GitHub 下载、overlay、pyautogui）与代码（cmd_task、github_download、gradient overlay）一致。但若干模块引入了无关的重量级基础设施（Project MODEL_DIR、env_manager 逻辑用于安装 PyTorch/audio 库），对基础的 CMD/GitHub 自动化并非必需。

⚠ 指令范围

SKILL.md 指示运行 scripts/operations.py，该脚本会导入若干模块，这些模块会 (a) 在导入时调用 ensure_package 从而执行 pip 操作，(b) 可能创建 virtualenv 并重启进程，(c) 创建目录（logs/models/data/venv）。这些导入时的副作用超出了“打开 CMD / 下载 zip”的范畴，使 skill 对宿主机环境拥有广泛控制权。

⚠ 安装机制

没有正式的安装规范，但代码通过 ensure_package（subprocess pip 调用）自行安装 Python 包。值得注意的是，ensure_package 在模块导入时会运行 fix_setuptools（无条件 pip install 修改 setuptools），这会在导入时触发网络下载/安装——具有侵入性，风险高于纯指令类 skill。

⚠ 凭证需求

该技能无需凭据，但会创建/修改 virtualenv 路径（VENV_DIR 相对于项目根目录计算）、写入日志，并可能安装大型包（pip，可能包括 torch/audio 库）。这些文件系统和网络权限对于“打开 CMD / 下载 GitHub ZIP”这一简单任务而言过于宽泛，可能意外改变主机环境。

ℹ 持久化与权限

always:false，模型调用正常。然而，该技能的 bootstrap 会创建一个持久的 venv 和日志目录，并可在该 venv 内重新启动自身——从而在磁盘上留下持久痕迹。它不会修改其他技能的配置，但会在所创建的 venv 中全局安装包，且在作为模块导入运行时可能改变全局 Python 环境。

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

latestv1.0.22026/4/20

- 删除了文件 scripts/openclaw_dashboard.py。 - 无其他功能或文档变更。

● 可疑

安装命令

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官方npx clawhub@latest install claw-windows-automator

镜像加速npx clawhub@latest install claw-windows-automator --registry https://cn.longxiaskill.com

技能文档

# OpenClaw Windows Automation Skill 功能：高稳定、可视化、安全可中断的Windows桌面自动化引擎。集成全屏Overlay实时进度提示、鼠标左键一键强制终止、输入法自动切换、CMD自动打开执行命令、GitHub最新源码一键下载等能力。通过统一CLI入口，让LLM大模型能够可靠地驱动Windows完成复杂自动化任务。 ### 触发时机（Triggers） - 用户明确提到Windows自动化、CMD命令执行、GitHub下载、项目初始化、批量部署等需求。 - 用户提供文件夹路径并要求“在该目录下执行命令/脚本”。 - 用户提供GitHub仓库地址并要求“下载最新版”或“下载源码包”。 - 用户希望看到实时进度提示或需要“鼠标一点就能停止”的安全自动化。 - 用户提到“自动打开命令提示符”“输入法干扰”“pyautogui”“桌面自动化”等关键词。 ### 支持的任务（Tasks） 1. cmd_task（默认推荐） - 在指定目录自动打开CMD并执行任意命令或bat脚本 - 支持失败重试+容错继续模式 2. github_download - 自动打开浏览器，智能解析GitHub /releases/latest，一键下载最新源码ZIP包（后续可无限扩展新任务，只需注册到OPERATIONS字典即可被LLM调用） ## 参数提取指南当决定调用此技能时，请从用户消息中准确提取以下参数： 1. <任务名称> (必填): 必须是cmd_task或github_download中的一个。 2. <路径> (cmd_task必填): 要打开CMD的文件夹路径（支持相对/绝对路径）。 3. <脚本/命令> (cmd_task必填): 需要在CMD中执行的具体命令或脚本内容。 4. (github_download必填): GitHub仓库完整地址（如https://github.com/user/repo）。 5. <容错模式> (cmd_task选填): 默认开启（continue_on_error=true），出错后继续执行后续步骤。 ### 执行步骤 1. 解析意图：识别用户想要执行的任务类型（cmd_task或github_download）以及对应参数。 2. 路径/地址提取：从用户消息中提取文件夹路径或GitHub URL。 3. 任务选择：根据用户关键词自动匹配对应task。 4. 调用命令：使用以下兼容性命令启动脚本（优先python3，失败则python）。脚本会自动启动Overlay提示、执行任务，并在结束或用户点击鼠标时安全退出。 ```bash (python3 scripts/operations.py run --task "<任务名>" [--path "<路径>"] [--script "<脚本>"] [--url "<地址>"]) || (python scripts/operations.py run --task "<任务名>" [--path "<目录路径>"] [--script "<执行脚本>"] [--url "<连接地址>"])

数据来源：ClawHub ↗ · 中文优化：龙虾技能库