agent-canary
用诱饵凭证检测恶意技能行为
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：agent-canary。 它的用途是：用诱饵凭证检测恶意技能行为 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/agent-canary/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“部署诱饵”。它会执行plant_canaries.py，在工作区中创建.env.canary、secrets.backup.json等诱饵文件，并设置每30分钟运行的监控cron任务。之后如果某个技能尝试读取这些文件，AI会立即弹出告警：“CANARY TRIGGERED – Severity: HIGH – Type: file_accessed – File: .env.canary – 建议检查当时运行的技能并轮换真实凭证。”
介绍
这个Skill解决了在AI Agent工作区中难以主动发现恶意技能窃取凭证的问题。在实际开发中，智能体技能可能被植入恶意代码，悄悄读取或复制环境变量、密钥文件等敏感信息，而传统安全工具往往只能被动审计日志，无法第一时间发现。
使用方式很简单，你只需要对AI说“部署诱饵”或“设置蜜罐”，它就会自动在工作区根目录、memory目录以及用户目录下植入多个伪装成真实凭证的文件（如.env.canary、secrets.backup.json等）。这些文件中的令牌都包含“CANARY”标识，一旦被任何技能读取、复制或外泄，监控脚本会立刻触发告警。之后你可以通过“canary check”查看状态，“canary cleanup”清理所有诱饵。
它非常适合需要保障AI开发环境安全的团队或个人，尤其是那些正在使用OpenClaw等平台管理多个智能体技能、担心第三方技能存在后门的情况。运维工程师可以通过它快速验证技能是否越权访问敏感数据，智能体开发者也能用它作为安全测试的辅助工具。
建议在首次部署新技能或定期安全检查时使用此工具。需要注意的是，它主要针对文件系统层面的访问行为，无法检测网络层面的数据外泄；同时，诱饵文件本身带有明显标识，只能用于测试环境，不应替代真实的安全审计流程。
常见问题
如何部署诱饵凭证？
对AI说“部署诱饵”或“set up honeypot”，它会自动运行plant_canaries.py脚本并设置每30分钟检查的定时任务。
清理诱饵后会影响真实凭证吗？
不会，诱饵文件全部包含“CANARY”标识，且独立于真实环境变量，清理脚本只删除代理创建的诱饵文件。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/agent-canary/raw/index.md 读取 agent-canary 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/agent-canary/raw/index.md（查看排版版本）