Muhammad Waleed

OpenClaw Security Auditor

IT運用・セキュリティv1.0.0
作者:Muhammad Waleed更新日 2026-05-11openclaw-security-auditor@clawhub_muhammad-waleed381/openclaw-security-auditor
セキュリティスキャン#Security Audit

AlphaMoatによると、2026-09時点でOpenClaw Security Auditorのダウンロード数は3,201、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中3,556位、IT運用・セキュリティでは264件中233位です。

インストール数
117
ダウンロード数
3201
スター数
1
総合順位
#3,556
全体の上位 71% · IT運用・セキュリティの上位 89%
プラットフォームインストール数ダウンロード数スター数コメント
ClawHub ↗10331101-
SkillHub ↗11732011—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

ソースではセキュリティ関連の設定とメタデータのみを抽出し、実際の秘密情報を読まず、外部 API や追加 key も不要としています。レポートにはリスク評価と修正案が含まれます。修正はユーザーが確認したうえで別途実行してください。

資料公開日 2026-10-29

できること

  • OpenClaw 設定を監査しセキュリティレポートを作成する
  • 強化案と確認リストをまとめる

使う場面

  • OpenClaw 設定のリスクを確認したり強化チェックリストを作るとき

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

ローカル監査が読む設定メタデータ、秘密情報を避ける方法、レポート内容を説明してください。ファイル閲覧や修正適用はしないでください。

月次の推移

ダウンロード数3201
2220274732742026-03 · ダウンロード数 22932026-05 · ダウンロード数 26802026-07 · ダウンロード数 29642026-08 · ダウンロード数 30402026-09 · ダウンロード数 320126-0326-09
スター数1
0122026-03 · スター数 12026-05 · スター数 12026-07 · スター数 12026-08 · スター数 12026-09 · スター数 126-0326-09

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。 同名の別スキルがあるため、変更前のデータは現在ダウンロード数が最も多いこのスキルに帰属させています。

月ダウンロード数前月比スター数
2026-093201—1
2026-083040+2.6%1
2026-072964—1
2026-052680—1
2026-032293—1

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

3.4 KB・ClawHub v1.0.0
---
name: openclaw-security-audit
description: Audit OpenClaw configuration for security risks and generate a remediation report using the user's configured LLM.
metadata:
  openclaw:
    requires:
      bins: ["cat", "jq"]
    os: ["darwin", "linux", "windows"]
---
すべて表示(全 119 行)
# OpenClaw Security Audit Skill

Local-only skill that audits `~/.openclaw/openclaw.json`, runs 15+ security
checks, and generates a detailed report using the user's existing LLM
configuration. No external APIs or keys required.

## When to Use This Skill

- The user asks for a security audit of their OpenClaw instance.
- The user wants a remediation checklist for configuration risks.
- The user is preparing an OpenClaw deployment and wants a hardening review.

## How It Works

1. Read config with standard tools (`cat`, `jq`).
2. Extract security-relevant settings (NEVER actual secrets).
3. Build a structured findings object with metadata only.
4. Pass findings to the user's LLM via OpenClaw's normal agent flow.
5. Generate a markdown report with severity ratings and fixes.

## Inputs

- target_config_path (optional): Path to OpenClaw config file.
  - default: ~/.openclaw/openclaw.json

## Outputs

- Markdown report including:
  - Overall risk score (0-100)
  - Findings categorized by severity (Critical/High/Medium/Low)
  - Each finding with description, why it matters, how to fix, example config
  - Prioritized remediation roadmap

## Security Checks (15+)

1. API keys hardcoded in config (vs environment variables)
2. Weak or missing gateway authentication tokens
3. Unsafe gateway.bind settings (0.0.0.0 without proper auth)
4. Missing channel access controls (allowFrom not set)
5. Unsafe tool policies (elevated tools without restrictions)
6. Sandbox disabled when it should be enabled
7. Missing rate limits on channels
8. Secrets potentially exposed in logs
9. Outdated OpenClaw version
10. Insecure WhatsApp configuration
11. Insecure Telegram configuration
12. Insecure Discord configuration
13. Missing audit logging for privileged actions
14. Overly permissive file system access scopes
15. Unrestricted webhook endpoints
16. Insecure default admin credentials

## Data Handling Rules

- Strip all secrets before analysis.
- Only report metadata such as present/missing/configured.
- Do not log or emit actual key values.
- Use local-only execution; no network calls.

## Example Findings Object (Redacted)

```json
{
  "config_path": "~/.openclaw/openclaw.json",
  "openclaw_version": "present",
  "gateway": {
    "bind": "0.0.0.0",
    "auth_token": "missing"
  },
  "channels": {
    "allowFrom": "missing",
    "rate_limits": "missing"
  },
  "secrets": {
    "hardcoded": "detected"
  },
  "tool_policies": {
    "elevated": "unrestricted"
  }
}
```

## Report Format

The report must include:

- Overall risk score (0-100)
- Severity buckets: Critical, High, Medium, Low
- Each finding: description, why it matters, how to fix, example config
- Prioritized remediation roadmap

## Skill Flow (Pseudo)

```text
read_config_path = input.target_config_path || ~/.openclaw/openclaw.json
raw_config = cat(read_config_path)
json = jq parse raw_config
metadata = extract_security_metadata(json)
findings = build_findings(metadata)
report = openclaw.agent.analyze(findings, format=markdown)
return report
```

## Notes

- Uses the user's existing OpenClaw LLM configuration (Opus, GPT, Gemini, and
  local models).
- No external APIs or special model access are required.

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