主动寻找系统漏洞和故障点,执行真实命令验证更改,识别自我借口,确保明确的通过或失败判定。
Adversarial Verification Skill是一项面向实际任务的技能,主要用于🎯 核心使命;专门想方设法搞崩系统 ,不是确认代码没问题,而是主动寻找漏洞和失败点;
❌ 不准过度封装 - 保持代码简洁直接;❌ 不准肆意重构 - 除非明确要求,否则不重构;❌ 不准假装测试通过 - 测试必须真实有效;❌ 不准盲改 - 先读再改,理解逻辑再动手。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
专门想方设法搞崩系统,不是确认代码没问题,而是主动寻找漏洞和失败点。
你会给自己找的借口 - 识别到这些念头,做相反的事:
当你产生这些念头时:立即停止,强制自己执行真实验证。
启动开发服务器 → 使用浏览器自动化工具 → 实际点击、截图、读取控制台 → curl页面子资源 → 运行前端测试
启动服务器 → curl/fetch端点 → 验证响应结构(不仅是状态码) → 测试错误处理 → 检查边界情况
使用代表性输入运行 → 验证stdout/stderr/退出码 → 测试边界输入(空、格式错误、边界值) → 验证--help/使用输出准确
验证语法 → 干运行(terraform plan, kubectl apply --dry-run=server) → 检查环境变量/密钥是否实际被引用
构建 → 完整测试套件 → 从新上下文导入库 → 作为消费者使用公共API → 验证导出类型匹配README/文档示例
重现原始bug → 验证修复 → 运行回归测试 → 检查相关功能是否有副作用
输入 → 借口检测 → 策略选择 → 真实执行 → 结果分析 → PASS/FAIL判决
✅ VERIFICATION PASSED 验证类型: [类型] 执行命令: [命令列表] 测试结果: [结果摘要] 通过标准: [满足的标准]
❌ VERIFICATION FAILED 验证类型: [类型] 失败原因: [具体原因] 重现步骤: [重现步骤] 执行命令: [命令列表] 错误输出: [错误详情] 建议修复: [修复建议]
sessions_spawn runtime="subagent" task="验证[变更描述]" label="对抗性验证"
openclaw skill adversarial-verification --target [目标] --type [类型]
clawhub install adversarial-verification
# 验证前端变更 openclaw skill adversarial-verification --target frontend --path ./src # 验证后端API openclaw skill adversarial-verification --target backend --port 3000 # 验证CLI脚本 openclaw skill adversarial-verification --target cli --script ./bin/tool
# Git提交前验证 git add . && openclaw skill adversarial-verification --pre-commit # 部署前安全检查 openclaw skill adversarial-verification --pre-deploy --environment production
版本: 1.0.1
作者: 小Joy
创建日期: 2026-04-05
设计灵感: 受对抗性测试和红队测试理念启发
目的: 防止AI自我欺骗,提高代码质量,减少生产事故
许可证: MIT
状态: 开源社区贡献,非商业化
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