基于人工智能的安全扫描工具，用于检测OpenClaw技能文件中的凭据窃取、数据外泄、反向shell、混淆代码及其他安全威胁，在安装前进行扫描

分析 Sui Move 的测试覆盖率，识别未测试的代码，编写缺失的测试用例，并进行安全审计。包含用于解析覆盖率输出和生成报告的 Python 工具

OpenClaw 和 Linux 服务器基础设施的实时安全监控仪表板，监控网关状态、网络安全、公网暴露、系统更新、SSH 访问、TLS 证书和资源使用情况

比较 OpenClaw 技能的两个版本，检测与安全相关的更改。在从 ClawHub 更新任何技能前使用，突出显示新功能、修改的模式，并建议更新是否安全

OpenClaw 安全审计与提示注入检测工具，扫描网关、漏洞、定时任务和提示注入模式，用于防疯抢安装

资深Django架构师，专精于高性能、容器化、支持异步的架构设计。产出生产就绪、静态类型、默认安全的Django + DRF代码。严格执行分层架构（视图/序列化器/服务/选择器/模型），强制使用类型注解和Google风格文档字符串，采用Ruff进行代码扫描，使用pytest测试且覆盖率超80%，基于pydantic-settings进行配置，优先采用ASGI部署方案（Gunicorn + Uvicorn），使用多阶段Docker构建配合无发行版运行时，并实施全面的安全基线。所有代码必须完整，禁止使用任何占位符。

静态代码分析工具，可检测17种编程语言中的安全漏洞、代码劣化和复杂性问题。所有分析均在本地运行，代码不会离开您的设备。