给你的代码仓库养一只 AI 看门虾

CodeCop 是一个 OpenClaw Skill，用于监控代码仓库中的所有变更活动（无论来自 AI 还是人类），分析其合规性、安全性和质量，并生成报告和通知。

• 平台无关 — 通过适配层支持 CNB / GitHub / GitLab 等多种代码托管平台
• 角色无关 — 同时监管 AI（NPC/Agent/Bot）和人类的代码提交
• 触发灵活 — 支持 Webhook 推送、Cron 轮询、手动指令三种模式
• 一行安装 — 作为 OpenClaw Skill 发布到 ClawHub，clawhub install codecop

2026 年，Vibe Coding 已成为主流。AI Agent 自主修 bug、提 PR、做 Code Review 已是常态。但随着 OpenClaw 等智能体框架的爆火和铺开，安全问题也随之显现——Gateway 接口未设防、Skill 投毒、绕过提示词执行脚本……大部分人的龙虾是不设防的。

我们的认知是：没有一个 Skill 能一劳永逸地解决所有安全问题。不同领域、不同行为都应该有一个单独的技能去专注处理——"术业有专攻"的分层治理可能更合适。

CodeCop 聚焦"代码仓库"这个领域，对 AI 或人类 Vibe Coding 之后提交的代码进行行为监管。灵感来源于 claude-code-tamagotchi——一个硬件宠物版的 Claude Code 行为监管系统。它做本地监管，我们做云端仓库级监管。

codecop/
├── SKILL.md                          # 核心 Skill 定义（AI Agent 完整指令集）
├── references/
│   ├── platforms/
│   │   ├── cnb.md                    # CNB 平台适配（MCP + OpenAPI + Webhook）
│   │   └── github.md                 # GitHub 适配（Phase 2 占位）
│   ├── rules/
│   │   ├── scope-check.md            # 范围合规检查规则
│   │   └── security-check.md         # 安全审计检查规则
│   └── notification.md               # 通知渠道配置
├── scripts/
│   ├── analyze_diff.py               # diff 解析 + 范围合规分析
│   ├── check_security.py             # 安全扫描（密钥/敏感文件检测）
│   └── report_builder.py             # 报告生成 + Telegram 通知
└── assets/
    └── templates/
        └── report.md                 # 报告 Markdown 模板

适用对象：所有提交者（AI + 人类）

检查代码变更是否在 Issue/PR 描述的范围之内：

• 获取 PR 关联的 Issue 描述（或 PR 描述本身）
• 关键词匹配 + LLM 语义分析：变更内容是否在描述范围内
• 检测"顺手改"：是否有与主题无关的附带修改
• 规模匹配：改动量是否与任务复杂度匹配（修个 typo 改了 50 个文件？）

评级	条件
✅ PASS	变更与描述一致，规模合理
⚠️ WARN	存在超出范围的小改动，但主体一致
❌ BLOCK	变更与描述严重不符

适用对象：所有提交者（AI + 人类）

正则模式匹配检测常见安全问题：

检测项	说明
硬编码密钥	API Key、Token、Password、AWS Key、Private Key、JWT
敏感文件变更	.env*、credentials.*、*.pem、*.key、id_rsa* 等
安全防护代码删除	认证/鉴权/校验相关代码被移除
可疑依赖变更	依赖文件中出现 exec、eval 等危险模式

评级	条件
✅ PASS	未发现安全风险
⚠️ WARN	存在需要人工确认的安全相关变更
❌ BLOCK	检测到明确的安全风险（硬编码密钥等）

Phase 2 实现

检测明显 bug 模式、错误处理完整性、代码风格一致性、测试覆盖变化。

Phase 2 实现，仅适用于 AI 提交者

借鉴 claude-code-tamagotchi 的四类违规分类：

类型	含义
unauthorized_action	做了明确禁止的事
refused_request	拒绝执行合理请求
excessive_exploration	过度探索不相关文件
wrong_direction	偏离任务方向

1. Python 脚本做确定性分析，LLM 做语义理解 — 脚本处理 diff 解析和正则匹配，SKILL.md 引导 AI Agent 做深度语义判断和误报排除
2. 所有脚本通过 JSON stdout 通信 — 方便 AI Agent 调用和链式组合
3. 仅依赖 Python 标准库 — 无需安装任何第三方包
4. CNB 优先，可扩展 — Phase 1 实现 CNB 适配，通过 references/platforms/ 目录结构支持后续平台扩展

🦐👮 CodeCop 监管报告

| 项目 | 信息 |
|------|------|
| 📋 目标 | myorg/myrepo PR #42 "修复登录 bug" |
| 👤 作者 | ai-npc (AI) |
| 📊 规模 | 5 文件, +120 -30 |

| 维度 | 结果 | 说明 |
|------|------|------|
| 范围合规 | ⚠️ WARN | 存在 2 个超范围文件 |
| 安全审计 | ❌ BLOCK | 检测到硬编码 Token |
| 质量评估 | ℹ️ N/A | 未启用 |
| 行为画像 | ℹ️ N/A | 未启用 |

综合评级: ❌ BLOCK
检测到严重问题，建议阻止合并并要求修改。

评级	PR 评论	Telegram 通知
✅ PASS	发布轻量评论	不通知
⚠️ WARN	发布详细评论	正常通知
❌ BLOCK	详细评论 + 请求人工介入	紧急通知

利用 CNB AI 全家桶实现深度集成：

CNB 能力	CodeCop 使用方式
MCP Server (mcp.cnb.cool)	读取仓库代码、PR diff、Issue 内容
OpenAPI (api.cnb.cool)	查询仓库状态
Webhook 插件 (cnbcool/webhook)	实时接收 push/PR 事件
NPC 身份	以 NPC 身份发布监管报告评论
知识库	检索项目文档辅助上下文判断
AI Review 插件	与 CodeCop 互补（AI Review 侧重代码细节，CodeCop 侧重行为监管）

通过 gh CLI 实现相同的检查流程，接口映射已规划。

变量	说明	必填
CODECOP_PLATFORM	目标平台（cnb / github）	是
CNB_TOKEN	CNB 访问令牌（CNB 平台）	平台相关
GITHUB_TOKEN	GitHub 访问令牌（GitHub 平台）	平台相关
CODECOP_TELEGRAM_TOKEN	Telegram Bot Token	否
CODECOP_TELEGRAM_CHAT_ID	Telegram 目标聊天 ID	否

/codecop review PR #42          # 审查指定 PR
/codecop scan last 10 commits   # 扫描最近 10 次提交
/codecop report myorg/myrepo    # 生成仓库监管概况

# 范围合规检查
python3 codecop/scripts/analyze_diff.py \
  --diff-file pr.patch \
  --issue-desc "修复登录 bug" \
  --pr-desc "Fix login authentication issue"

# 安全审计扫描
python3 codecop/scripts/check_security.py \
  --diff-file pr.patch

# 生成报告 + 发送 Telegram 通知
python3 codecop/scripts/report_builder.py \
  --scope '{"verdict":"WARN","details":"...","out_of_scope_files":[]}' \
  --security '{"verdict":"PASS","findings":[]}' \
  --metadata '{"repo":"org/repo","pr_number":42,...}' \
  --telegram-token "$CODECOP_TELEGRAM_TOKEN" \
  --telegram-chat "$CODECOP_TELEGRAM_CHAT_ID"

• SKILL.md 核心定义
• CNB 适配层
• 范围合规检查（Scope Check）
• 安全审计检查（Security Check）
• 报告生成 + PR 评论
• Telegram 通知

• 质量评估检查（Quality Check）
• AI 行为画像检查（Behavior Check）
• GitHub 适配层
• Cron 轮询模式
• 手动指令模式（/codecop review）
• 发布到 ClawHub

• GitLab 适配层
• 桌面宠物 / menubar app
• 更多平台适配（Gitee / Bitbucket 等）
• 自定义规则引擎（用户可配置检查规则）

已有项目	定位	CodeCop 的差异
openclaw-cn / cnb-skill	"用" OpenClaw	我们做"管"
claude-code-tamagotchi	本地 Claude Code 监管	我们是云端仓库级监管
CNB AI Review	内置代码审查	我们加上范围合规 + 行为画像 + 跨平台

MIT