中文 EN

扫描报告

扫描新文件

⚠ 可疑 — 风险评分 40/100
上次扫描：3 小时前 重新扫描
40 /100
introspection-debugger
AI Agent 自省调试框架 - 让 AI Agent 具备自我诊断和自动修复能力
调试框架功能基本正常，但 webhook 通知机制会发送完整错误堆栈信息到外部端点，存在数据外泄风险，且文档未明确声明此行为。npm install 无版本锁定存在供应链风险。
技能名称introspection-debugger
分析耗时50.0s
引擎pi
ClawHub AI Agent 自省调试框架 v1.1.0 by danihe001
📥 180
ClawHub 判定 可疑 dangerous_execllm_suspiciousvt_suspicious
⚠
谨慎使用
1) 明确文档中 webhook 发送的数据范围和目的地；2) 添加 package.json 并锁定依赖版本；3) 在 webhook 前对报告数据进行敏感信息过滤（如过滤路径中的 ~/.ssh、.env 等）

安全发现 3 项

严重性 安全发现 位置
中危
Webhook 通知机制发送完整错误报告到外部端点 数据外泄
notifyHuman() 方法支持通过 HTTP POST 将完整错误报告发送到配置的 webhook URL。报告包含错误消息、堆栈跟踪、源信息等，可能泄露敏感路径信息（如 ~/.ssh、/home/xxx 等路径结构）。SKILL.md 仅说明'无法修复时通知人类'，未明确声明会发送完整堆栈信息。
const fetch = require('node:https');
const postData = JSON.stringify(report);
const req = fetch.request(this.notificationHook, { method: 'POST', ...});
→ 1) 在 SKILL.md 中明确说明 webhook 会发送的数据类型；2) 在发送前过滤敏感路径和凭证；3) 提供数据脱敏选项
 introspection-debugger.js:424
中危
缺少依赖锁定文件 供应链
无 package.json 文件，installDependency() 执行 'npm install' 时无版本锁定，存在供应链攻击风险。
await this.execAsync(`npm install ${moduleName}`, { cwd: this.workspace });
→ 添加 package.json 并使用 'npm install package@version' 锁定版本
 introspection-debugger.js:157
低危
fixPermissions 自动修改权限未在文档中明确声明 文档欺骗
fixPermissions 方法自动执行 'chmod +x' 修改文件权限，属于权限提升操作，但 SKILL.md 仅简单列出'自动修复'功能，未明确说明此权限修改行为。
await this.execAsync(`chmod +x "${filePath}"`);
→ 在 SKILL.md 中明确说明'自动修复'包含权限修改操作
 introspection-debugger.js:140
资源类型声明权限推断权限状态证据
文件系统 WRITE WRITE ✓ 一致 SKILL.md:createMissingFile 声明自动创建文件，代码一致
命令执行 WRITE WRITE ✓ 一致 SKILL.md:installDependency 声明自动安装依赖，代码一致
网络访问 NONE WRITE ✗ 越权 introspection-debugger.js:424 notifyHuman() 发送 HTTP POST 到外部 webhook，但 SKILL.md …

目录结构

2 文件 · 16.1 KB · 614 行
JavaScript 1f · 526L Markdown 1f · 88L
├─ 📜 introspection-debugger.js JavaScript 526L · 14.2 KB
└─ 📝 SKILL.md Markdown 88L · 1.9 KB

依赖分析 4 项

包名版本来源已知漏洞备注
node:fs built-in Node.js 否 内置模块
node:child_process built-in Node.js 否 内置模块
node:https built-in Node.js 否 内置模块
npm (运行时) unlocked shell 否 installDependency 无版本锁定

安全亮点

✓ 代码结构清晰，使用 EventEmitter 模式
✓ 错误处理规则库设计合理，覆盖常见错误类型
✓ 修复方法与错误类型匹配度高
✓ 无 base64/eval 等反分析技术
✓ 无凭证收割代码
✓ 无明显的恶意行为