Converts user behavior data into actionable insights with friction analysis and experiment design.
호환 플랫폼: OpenClaw ClaudeCode CustomAgent any
✅ 보안 위험 항목이 발견되지 않았습니다.
AI 검수 단계
1. **권한 일치 여부**: 스킬 메타데이터에서 `network: false`, `filesystem: false`, `subprocess: false`로 명확하게 선언되었습니다. 제공된 `main.py` 코드 스니펫에는 이러한 권한을 사용하는 어떠한 코드(예: `requests`, `os.path`, `subprocess` 모듈 사용)도 포함되어 있지 않습니다. 또한, 정적 분석 결과 `red_flags_found: []` 및 `forbidden_exec_files_found: []`로 보고되어 전체 코드베이스가 선언된 권한을 준수함을 강력히 시사합니다. 2. **악의적 목적 코드**: 제공된 코드 스니펫에는 데이터 탈취, 시스템 파괴, 난독화 등 악의적인 목적으로 의심될 만한 코드가 발견되지 않았습니다. 정적 분석 결과 또한 `obfuscation_warnings: []` 및 `red_flags_found: []`로 보고되어 악의적인 코드가 없음을 뒷받침합니다. 3. **외부 통신**: `permissions.network: false`로 선언되었으며, 코드 스니펫에서 외부 네트워크 통신을 시도하는 부분이 없습니다. 정적 분석 결과에서도 외부 통신에 대한 경고나 플래그가 발견되지 않았습니다. 4. **사용자 데이터 처리**: 스킬은 사용자 행동 데이터를 입력으로 받아 분석하는 것이 주 목적입니다. `network: false` 및 `filesystem: false` 권한으로 인해 스킬은 사용자 데이터를 외부로 전송하거나 영구적으로 저장할 수 없습니다. 데이터는 `stdin_stdout` 인터페이스를 통해 안전하게 처리됩니다. 5. **코드 품질 및 목적 일치**: 스킬의 메타데이터, 입출력 스키마, 그리고 제공된 코드 스니펫은 '사용자 행동 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환'하려는 스킬의 목적과 일치합니다. `requirements.packages: []`로 표준 라이브러리만 사용하며, 이는 외부 의존성으로 인한 잠재적 보안 위험을 줄여줍니다. 제공된 코드 스니펫이 완전하지 않지만, 정적 분석 결과가 'approved' 상태이며 어떠한 위험 요소도 발견되지 않았음을 명확히 보고하고 있어, 전체 스킬 패키지가 안전하다고 판단합니다.
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