📰 官方博客 · 深度解读
📅 2026-06-03
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新发布
Skill Workshop 是 OpenClaw 新推出的技能可视化开发工作台。核心理念：先提议、再审查、后应用。
- 📝 Proposal First — Agent 创建的技能先以 PROPOSAL.md 形式存在，不会立即生效
- 🔍 Board View — 在 Control UI 中查看所有待审/已应用/已拒绝/过期的技能提案
- ✏️ Today View — 逐个审查模式：Use it / Tweak it / Skip it
- 📂 Support Files — 技能可携带模板、脚本、示例等辅助文件，一并审查
- 🔒 路径规则严格：禁止绝对路径、路径穿越、隐藏路径段
"The agent brings back the pattern. You shape what stays."
妙趣点评：这招妙啊！以前 Agent 写个技能文件就直接生效了，万一写错了就是"永久性错误"。现在有了 Workshop，技能先变成提案，你审过了才算数。就像代码要有 PR Review 一样，Agent 的工作流也需要 Code Review。
📅 2026-06-01
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安全
ClawHub 上的技能曾经被恶意攻击者盯上——有人试图发布捆绑已知恶意软件的技能。现在每个技能都经过三重扫描：
- 🦠 VirusTotal — 传统恶意软件检测（7.75% 命中率）
- 📊 静态分析 — 危险代码模式检测（6.57% 命中率）
- 🤖 NVIDIA SkillSpector — AI 驱动的 Agent 风险扫描（48.71% 命中率！）
关键发现：三个扫描器的结果几乎不重叠！Jaccard 相似度最高仅 10.4%。只有 0.69% 的技能被三个扫描器同时标记。81.9% 的阳性发现只来自单个扫描器。
每个技能现在附带 NVIDIA Skill Card：发布者、能力范围、扫描结果、来源验证——全部由 ClawHub 验证，不是发布者自述。
"No pair agrees on more than 10.4% of its combined positives. Distinguishing between skills with a broad risk surface and those that are truly malicious is a novel challenge."
妙趣点评：三大扫描器各管一摊：VirusTotal 管传统病毒、静态分析管危险代码、SkillSpector 管"你这个技能说好的是翻译，怎么偷偷发网络请求？"。互相补位，覆盖率拉满。
📅 2026-05-31
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安全
YOLO 模式太激进，Ask 模式太啰嗦。新的 Auto 模式是企业级的中间方案：
- ✅ 命令命中白名单 → 直接执行
- 🔍 命令未命中策略 → 发送给独立 Reviewer 模型审查
- ⚠️ Reviewer 不确定 → 回退到人工审批
- 🤖 Reviewer 模型可独立配置（如用 GPT-5.5 做审查，Agent 用本地模型）
开启方式：openclaw config set tools.exec.mode auto
"Safe, repeatable commands can run without nagging you. Commands that miss policy go to a reviewer first."
妙趣点评：终于不用在"每条命令都问一下"和"全部放飞自我"之间二选一了。Auto 模式就像给 Agent 装了个"自动驾驶"——常规操作自己来，拿不准的才叫人。
📅 2026-05-28
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性能
从二月到五月的性能扫荡成果惊人：
- 🏃 冷启动：9.8s → 1.9s（5.1x 提速）
- 🏃 温启动：7.5s → 1.9s（4.0x 提速）
- 📦 发布包：43.3 MB → 17.9 MB（缩小 59%）
- 📉 依赖数：645 → 300（减少 53%）
- 💾 内存峰值：686 MB → 581 MB（降低 15%）
核心策略：把 Bedrock、Slack、WhatsApp 等重依赖插件移出核心路径，让可选能力变成真正的可选。
"Growth, here, looks more like molting than adding."
妙趣点评：别人家的软件越做越大，OpenClaw 反其道而行——越做越小。依赖从 645 个砍到 300 个，安装体积砍了一半多。这才是正经的"减法哲学"。
📅 2026-05-15
安全路线图
安全路线图四大方向：fs-safe 文件系统边界库（防路径穿越）、Proxyline 网络出口路由（防 SSRF）、SQLite 运行时状态（取代松散文件）、技能信任评估（绕过 fs-safe 会影响信任分数）。目标：让 OpenClaw 成为"用户能理解、能观察、能信任"的 AI 助手。