by ttguy0707
👾 下一代透明智能体架构 | Next-Gen Transparent Agent Architecture 🔍 全行为审计 | 🛡️ 两段式安全调用 | 🧠 双水位记忆 | ⏰ 心跳任务 📊 P0 级事故率降低 80% | 兼容 OpenClaw + Claude Code 技能生态
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/ttguy0707/CyberClawLast scanned: 5/30/2026
{
"issues": [],
"status": "PASSED",
"scannedAt": "2026-05-30T15:14:57.808Z",
"npmAuditRan": true,
"pipAuditRan": false
}CyberClaw is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by ttguy0707. 👾 下一代透明智能体架构 | Next-Gen Transparent Agent Architecture 🔍 全行为审计 | 🛡️ 两段式安全调用 | 🧠 双水位记忆 | ⏰ 心跳任务 📊 P0 级事故率降低 80% | 兼容 OpenClaw + Claude Code 技能生态. It has 312 GitHub stars.
Yes. CyberClaw passed SkillsLLM's automated security scan — a dependency vulnerability audit plus prompt-injection heuristics — with no high-severity issues. You can read the full report in the Security Report section on this page.
Clone the repository with "git clone https://github.com/ttguy0707/CyberClaw" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).
CyberClaw is primarily written in Python. It is open-source under ttguy0707 on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh CyberClaw against similar tools.
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下一代透明智能体架构 · Next-Gen Transparent Agent Architecture
English Nav: Quick Start · Core Capabilities · Architecture · Examples
🤖 你的 AI 在背着你做什么?CyberClaw 让所有行为无所遁形
💡 灵感来源:受 OpenClaw 的启发,CyberClaw 专注于解决 AI 智能体的透明度和可控性问题。
CyberClaw 是一个企业级透明可控智能体,重新定义 AI 系统的可信边界:
CyberClaw 支持OpenClaw 技能和Claude Code 技能,可直接使用两个生态系统的丰富技能资源,无需重新开发。
| 能力 | 说明 | 优势 |
|---|---|---|
| 🧠 双水位记忆 | 长期画像 + 短期摘要,持续学习用户偏好 | 越用越懂你,避免重复询问 |
| 🔍 全行为审计 | 5 类事件实时审计,JSONL 日志 + Rich 监控终端 | 告别黑箱,所有决策可追溯 |
| 🛡️ 零信任执行 | help → run 两段式调用,先看说明书再执行 | P0 级事故率降低 80%(50% → 10%) |
| ⏰ 心跳任务引擎 | 后台独立进程,自动执行定时任务 | 解放双手,复杂任务自动化 |
| 🖥️ 跨平台支持 | Unix + Windows 双平台自适应,LLM 自主选择命令 | 一套代码,全平台运行 |
双水位记忆系统
user_profile.md):用户偏好、职业、特殊要求两段式技能调用
mode='help':查看完整说明书(SKILL.md)mode='run':执行具体操作透明监控系统
llm_input, tool_call, tool_result, ai_message, system_actiontail -f 实时监控心跳任务系统
跨平台路径拦截
..、绝对路径、用户主目录访问office/ 工位内Shell 命令安全
-y 等参数)/ 和 \ 路径分隔符| 工具 | 功能 | 示例 |
|---|---|---|
get_current_time |
获取当前时间 | "现在几点了?" |
calculator |
数学计算器 | "25 乘以 48 等于多少" |
schedule_task |
定时任务/闹钟 | "每天早上 8 点提醒我喝水" |
list_scheduled_tasks |
查看任务列表 | "我都有哪些任务" |
delete_scheduled_task |
删除任务 | "取消明天的会议提醒" |
modify_scheduled_task |
修改任务 | "把 8 点的会议改成 9 点" |
get_system_model_info |
获取模型信息 | "你是什么模型" |
save_user_profile |
更新用户画像 | "记住我喜欢喝冰美式" |
list_office_files |
列出文件 | "看看 office 里有什么" |
read_office_file |
读取文件 | "读取 readme.txt" |
write_office_file |
写入文件 | "创建 test.py" |
execute_office_shell |
执行 Shell 命令 | "运行 python test.py" |
workspace/office/skills/ 目录skill-creator:用自然语言让 CyberClaw 自己创建技能skill-vetter:检查技能的安全性mcporter:连接外部 MCP (Model Context Protocol) 服务mcp-builder:构建自己的 MCP 服务tavily-search:AI 优化网络搜索weather:天气查询# 克隆项目
git clone https://github.com/ttguy0707/CyberClaw.git
cd CyberClaw
# 安装依赖并注册命令行工具(一步完成)
pip install -e .
💡 推荐使用虚拟环境:
# 创建虚拟环境 python3 -m venv venv source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate # 安装项目(会自动安装 requirements.txt 中的依赖) pip install -e .安装完成后,即可在任意目录使用
cyberclaw命令。
有两种配置方式:自动配置向导(推荐)或 手动配置。
# 启动交互式配置向导
cyberclaw config
配置向导会引导你:

# 复制示例配置文件
cp .env.example .env
# 编辑配置文件
vim .env # 或使用你喜欢的编辑器
编辑 .env 文件,配置必要的参数:
# 模型提供商
DEFAULT_PROVIDER=aliyun
DEFAULT_MODEL=glm-5
# API Key (根据提供商选择对应的 Key)
OPENAI_API_KEY=sk-your-api-key-here
# Base URL (可选,使用代理时配置)
OPENAI_API_BASE=https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1
配置说明:
DEFAULT_PROVIDER: 模型提供商 (openai, anthropic, aliyun, tencent, z.ai, ollama)DEFAULT_MODEL: 模型名称 (如 gpt-4o-mini, glm-5, qwen-max)OPENAI_API_KEY: OpenAI 或兼容接口的 API KeyANTHROPIC_API_KEY: Anthropic 的 API KeyOPENAI_API_BASE: 兼容接口的 Base URL(阿里云、腾讯云等)OLLAMA_BASE_URL: Ollama 本地服务地址(默认 http://localhost:11434)💡 工作区配置:工作区路径已在代码中初始化,默认为项目根目录的
workspace文件夹,无需在.env中配置。仅当需要自定义工作区位置时,才设置CYBERCLAW_WORKSPACE环境变量。
💡 提示:配置完成后,可运行
cyberclaw run聊天测试连接是否正常。
# 启动主程序
cyberclaw run

启动后进入交互式对话界面,如图所示:

常用命令示例:
| 类型 | 命令示例 | 说明 |
|---|---|---|
| ⏰ 时间查询 | 现在几点了? |
获取当前时间 |
| 🧮 数学计算 | 帮我算一下 25 乘以 48 |
调用计算器工具 |
| ⏲️ 定时任务 | 每天早上 8 点提醒我喝水 |
创建循环任务 |
| 📋 查看任务 | 我都有哪些任务 |
查看任务列表 |
| ✏️ 修改任务 | 把 8 点的喝水提醒改成 9 点 |
修改已有任务 |
| ❌ 删除任务 | 取消明天的会议提醒 |
删除任务 |
| 📁 文件操作 | 看看 office 里有什么文件 |
列出工位文件 |
| 📖 读取文件 | 读取 readme.txt |
读取文件内容 |
| 📝 创建文件 | 创建 test.py |
写入新文件 |
| 💻 Shell 命令 | 运行 python test.py |
执行 Shell 命令 |
| 🚪 退出 | /exit |
退出程序 |
CyberClaw 内置心跳任务系统(Heartbeat),自动在后台执行定时任务:
workspace/tasks.json,重启不丢失cyberclaw monitor 可查看任务执行日志心跳任务示例:
# 创建循环任务
> 每天早上 8 点提醒我喝水
✅ 任务已加入队列 | 循环模式:daily | 首发时间:2026-04-07 08:00:00
# 心跳系统会在每天 8:00 自动触发提醒
💡 提示:心跳任务在后台运行,即使不启动主程序也会执行(需单独运行心跳进程)。
在另一个终端运行:
cyberclaw monitor


架构说明:
| 模块 | 文件 | 功能 |
|---|---|---|
| Agent 循环 | cyberclaw/core/agent.py |
LangGraph StateGraph,决策大脑 |
| 技能加载 | cyberclaw/core/skill_loader.py |
动态加载 SKILL.md,两段式调用 |
| 上下文管理 | cyberclaw/core/context.py |
消息修剪,双水位记忆 |
| 内置工具 | cyberclaw/core/tools/builtins.py |
时间/计算/任务调度等 |
| 沙盒工具 | cyberclaw/core/tools/sandbox_tools.py |
文件操作 + Shell 执行 |
| 审计日志 | cyberclaw/core/logger.py |
JSONL 格式事件记录 |
| 心跳任务 | cyberclaw/core/heartbeat.py |
定时任务检查与触发 |
CyberClaw/
├── cyberclaw/ # 核心包
│ ├── core/
│ │ ├── agent.py # Agent 循环
│ │ ├── config.py # 配置管理
│ │ ├── context.py # 上下文修剪
│ │ ├── provider.py # LLM 提供商适配
│ │ ├── skill_loader.py # 动态技能加载
│ │ ├── logger.py # 审计日志
│ │ ├── heartbeat.py # 心跳任务
│ │ └── tools/
│ │ ├── base.py # 工具装饰器
│ │ ├── builtins.py # 内置工具
│ │ └── sandbox_tools.py # 沙盒工具
│ └── __init__.py
├── workspace/
│ ├── office/ # 沙盒工位
│ │ ├── skills/ # 可插拔技能
│ │ │ ├── weather/
│ │ │ ├── skill-creator/
│ │ │ └── ...
│ │ └── .env # 环境变量
│ ├── memory/
│ │ └── user_profile.md # 用户长期画像
│ ├── state.sqlite3 # 对话历史数据库
│ └── tasks.json # 定时任务队列
├── logs/
│ └── local_geek_master.jsonl # 审计日志
├── docs/ # 文档与架构图
│ ├── architect.png # 系统架构图
│ ├── monitor.png # 监控终端截图
│ ├── welcome.png # 欢迎界面
│ ├── chat.png # 聊天界面
│ ├── config.png # 配置向导
│ ├── memory.png # 记忆系统
│ └── context_cut.png # 上下文裁剪
├── entry/
│ ├── main.py # 主程序入口
│ ├── cli.py # CLI 配置向导
│ └── monitor.py # 监控终端
├── tests/ # 测试套件
│ ├── test_agent.py
│ ├── test_builtins.py
│ ├── test_two_phase_skills.py # 两阶段测试
│ └── logs/ # 测试报告
├── setup.py
├── .env # 环境配置(运行时创建)
├── .env.example # 环境配置示例(复制此文件开始配置)
└── README.md
.env 文件:主配置文件,包含 API Key、模型设置等敏感信息。
.env.example 文件:配置模板,包含所有可用配置项的说明和示例值