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✓ Trusted — Risk Score 5/100
Last scan:9 hr ago Rescan
5 /100
auto-evolve
LLM-driven automated skill iteration manager with full audit trail
Auto-Evolve v3.3 是一个合法的 LLM 驱动的技能迭代管理器，功能与文档完全一致，无恶意行为迹象。
Skill Nameauto-evolve
Duration77.0s
Enginepi
✓
Safe to install
该技能可直接使用。无需额外安全措施。
ResourceDeclaredInferredStatusEvidence
Filesystem WRITE WRITE ✓ Aligned SKILL.md:scan命令 - 扫描仓库变更
Network READ READ ✓ Aligned SKILL.md:LLM Integration - 调用 LLM API
Shell WRITE WRITE ✓ Aligned SKILL.md:全自动化模式 - 自动提交 git
Environment READ READ ✓ Aligned scripts/auto-evolve.py:843-845 - 仅读取 OPENAI_API_KEY/MINIMAX_API_KEY
Skill Invoke READ READ ✓ Aligned SKILL.md:commands - 调度 repo 管理
Database NONE NONE — 无数据库访问
7 findings
🔗
Medium External URL 外部 URL
https://www.conventionalcommits.org/
CONTRIBUTING.md:124
🔗
Medium External URL 外部 URL
https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg
README.md:5
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Medium External URL 外部 URL
https://opensource.org/licenses/MIT
README.md:5
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Medium External URL 外部 URL
https://img.shields.io/badge/Python-3.10+-blue.svg
README.md:6
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Medium External URL 外部 URL
https://www.python.org/
README.md:6
🔗
Medium External URL 外部 URL
https://img.shields.io/github/stars/relunctance/auto-evolve
README.md:7
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Medium External URL 外部 URL
https://api.minimaxi.com/anthropic
scripts/auto-evolve.py:875

File Tree

12 files · 239.6 KB · 7080 lines
Python 3f · 5127L Markdown 8f · 1948L JSON 1f · 5L
├─ ▾ 📁 references
│ ├─ 📝 NOTIFICATION-TEMPLATE.md Markdown 227L · 3.5 KB
│ ├─ 📝 QUALITY-GATES.md Markdown 84L · 1.7 KB
│ └─ 📝 RISK-CLASSIFICATION.md Markdown 111L · 2.7 KB
├─ ▾ 📁 scripts
│ └─ 🐍 auto-evolve.py Python 4779L · 172.8 KB
├─ ▾ 📁 tests
│ ├─ 🐍 __init__.py Python 0 B
│ └─ 🐍 test_auto_evolve.py Python 348L · 12.3 KB
├─ 📋 _meta.json JSON 5L · 130 B
├─ 📝 CHANGELOG.md Markdown 160L · 9.9 KB
├─ 📝 CONTRIBUTING.md Markdown 331L · 6.4 KB
├─ 📝 README.md Markdown 301L · 9.8 KB
├─ 📝 README.zh-CN.md Markdown 307L · 9.5 KB
└─ 📝 SKILL.md Markdown 427L · 10.7 KB

Security Positives

✓ 功能与文档完全一致，无阴影功能（shadow capability）
✓ API 密钥仅用于调用配置的 LLM 端点，未外传
✓ 所有 subprocess 调用（git/gh/pytest/openclaw）均为标准开发工具调用，有合理解释
✓ Full-auto 模式有严格的风险分级保护（low/medium/high 三档可配置）
✓ 质量门控：写入文件前通过 py_compile 语法检查
✓ Git 回滚机制完善（before_hash + git checkout）
✓ LLM 生成的代码不直接执行，而是写入文件再提交，流程安全
✓ 无 base64 编码、裸 IP 请求、eval() 等高危模式
✓ 不访问 ~/.ssh、~/.aws、.env 等敏感路径
✓ 供应链风险低：无第三方依赖声明