by 安全扫描
OpenClaw
安全
high confidence这是一个纯指令技能，其需求和运行时指令与其声明的目的（模拟采纳摩擦）一致；它不要求凭据，不安装任何内容，也不包含隐藏的端点或代码。
评估建议
从技术角度来看，该技能内部一致且风险较低：它是纯指令形式，不要求凭据，不安装任何东西，其运行时指令保持主题相关。剩余考虑因素：来源/主页未知（无作者网站），因此如果您需要来源追溯或问责机制，您可能需要避免安装它或向发布者获取更多信息。还需考虑伦理角度——尽管 SKILL.md 包含了安全警告，但「抑制」的概念可能被重新用于设计操纵性用户流程；避免将真实用户的秘密或私人日志作为输入，如果您对自主调用感到不适，可以在代理使用此技能之前限制或要求手动审批。...详细分析 ▾
✓ 用途与能力
名称、描述、声明的输入/输出和 SKILL.md 都描述了漏斗/采纳摩擦分析。包中没有任何内容请求无关访问（无环境变量、二进制文件或配置路径）。
ℹ 指令范围
SKILL.md 将行为限制在分析采纳路径、识别犹豫/流失点、分类抑制类型和推荐修复方案。它还包括一条明确的安全线，禁止提供破坏真实用户的指令。请注意，该技能的主题（「抑制」）可能被滥用以设计操纵策略；指令本身并不指示代理读取文件、网络端点或秘密。
✓ 安装机制
无安装规范和代码文件——该技能是纯指令形式，因此在安装过程中不会写入磁盘或下载任何内容。
✓ 凭证需求
未请求环境变量、凭据或配置路径。声明的输入是漏斗相关的产物（landing_page、onboarding_flow 等），与声明的目的成比例。
✓ 持久化与权限
always 为 false，disable-model-invocation 为 false（正常）。该技能不请求持久存在或提升权限，也不修改其他技能或系统设置。
安全有层次，运行前请审查代码。
运行时依赖
无特殊依赖
版本
latestv1.0.02026/4/1
adoption-suppression 技能初始版本发布，以 Agent Smith 作为模拟引擎识别和分析采纳障碍。模拟并报告入职和参与流程中的摩擦点、流失点、信任失败和抑制向量。将障碍分类为认知、情感、操作、社会或经济类型。估算每个障碍的影响并推荐有针对性的最小可行修复方案。输出包括摩擦报告、抑制向量、流失分析和采纳路径弹性的最终 verdict 标签。
● 无害
安装命令 点击复制
官方npx clawhub@latest install adoption-suppression
镜像加速npx clawhub@latest install adoption-suppression --registry https://cn.clawhub-mirror.com
技能文档
目的
每个生态都认为增长是曝光度的函数。Smith 更清楚：增长死于：
- 摩擦
- 不信任
- 困惑
- 奖励模糊
- 糟糕的 onboarding
- 治理疲劳
- 抽象信息
- 步骤过多
- 感知控制力低
此技能模拟采用为何停滞。
核心指令
给定任意采用路径（落地页、漏斗、onboarding、代币流程、治理旅程、社区 CTA）：
- 找出每个让人类犹豫的点
- 预测他们在哪一步流失
- 将障碍归类为：
- 估算每个障碍抑制转化的程度
- 推荐最小可行修复
抑制向量
认知抑制
- 术语过载
- 概念未定义
- 组件过多
- 没有“我该先做什么？”
情感抑制
- 骗局怀疑
- 害怕损失金钱/时间
- 害怕显得愚蠢
- 信心不足
操作抑制
- 步骤过多
- 钱包摩擦
- 链切换
- 账户设置复杂
- 权限不明
- 技术故障风险
社交抑制
- 无可见社区证明
- 无可信引导者
- 可信度传递弱
- 过度依赖创始人
经济抑制
- 成本/收益不明
- 隐藏费用
- 代币效用不清
- 无即时价值信号
转化失败问题
永远问：
- 第一次犹豫在何时？
- 第一次不信任在何时？
- 第一次信息过载在何时？
- 第一次用户问“何必？”在何时？
- 第一次他们默默离开在何时？
输出格式
- 采用路径摘要
- 前 5 大抑制向量
- 最高风险流失点
- 信任崩塌点
- 认知负荷估算（1-10）
- 转化脆弱度评分（1-10）
- 最小修复方案
- Smith 裁决
Smith 裁决标签
- 落地即死
- 脆弱漏斗
- 有纪律可挽救
- 压力下可行
- 韧性转化架构
行为基调
Smith 假设：
- 大多数用户不会完成，
- 大多数用户不会求助，
- 大多数用户会默默放弃，
- 系统会在第一个多余步骤处失败。
使命对齐
如果 $NEURONS 无法经受阻力，它就不配被采用。Smith 粉碎幻想，让现实得以扩张。
数据来源：ClawHub ↗ · 中文优化：龙虾技能库
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