可借助Git Hooks实现OpenClaw本地代码质量拦截，具体包括：一、启用原生pre-commit集成ESLint与semgrep；二、用Husky统一跨团队钩子配置；三、结合lint-staged增量检查Skills/Memory文件；四、嵌入专属风险词扫描脚本识别越权调用。
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如果您在使用OpenClaw进行本地AI智能体开发时，希望在代码提交前自动执行质量检查以防止不规范或存在风险的代码进入仓库，则可借助Git Hooks机制实现本地拦截。以下是具体实施步骤：
一、启用原生pre-commit钩子并集成ESLint与安全扫描
该方法直接操作.git/hooks目录，适用于单机快速部署，无需额外依赖，能对OpenClaw项目中JavaScript/TypeScript编写的Agent或Skill模块实施实时语法与风格校验，并加入基础安全检测逻辑。
1、进入OpenClaw项目根目录，确保已安装ESLint及安全检查工具（如semgrep或nodejsscan）。
2、复制并启用pre-commit模板：mv .git/hooks/pre-commit.sample .git/hooks/pre-commit。
3、编辑.pre-commit文件，赋予可执行权限：chmod +x .git/hooks/pre-commit。
4、在文件中写入以下Shell逻辑：
#!/bin/bash
echo "? 正在检查OpenClaw Agent/Skill代码质量"
STAGED_JS_TS=$(git diff --cached --name-only --diff-filter=ACM | grep -E '\.(js|ts|tsx)$')
if [ -n "$STAGED_JS_TS" ]; then
npx eslint $STAGED_JS_TS --quiet || { echo "❌ ESLint检查失败，请修正后重试"; exit 1; }
npx semgrep --config=p/ci --quiet --error $STAGED_JS_TS || { echo "⚠️ 语义安全扫描发现高危模式"; exit 1; }
fi
二、通过Husky管理跨团队统一的Hooks配置
该方案解决原生Git Hooks无法随仓库共享的问题，确保所有参与OpenClaw开发的成员（包括协同调试Gateway与Memory模块的工程师）均启用一致的质量门禁，尤其适用于多分支协作场景。
1、在OpenClaw项目中安装Husky：npm install husky --save-dev。
2、启用Husky钩子系统：npx husky install。
3、添加postinstall脚本至package.json，保障新成员执行yarn install后自动激活："postinstall": "husky install"。
4、创建pre-commit钩子：npx husky add .husky/pre-commit "npm run lint && npm run security:check"。
OpenClaw专家 — 用于任何OpenClaw问题或需求，包括配置错误、网关崩溃、网关未启动、斜杠指令、频道路由等。
5、在scripts中定义对应命令，例如："lint": "eslint 'src/**/*.{js,ts}' --fix", "security:check": "semgrep --config=rules/openclaw-rules.yaml src/"。
三、结合lint-staged实现增量式轻量检查
针对OpenClaw中频繁修改的Skills目录或Memory序列化逻辑，该方法仅对暂存区变更文件执行检查，避免全量扫描导致的延迟，提升开发者提交响应速度。
1、安装依赖：npm install lint-staged --save-dev。
2、在package.json中配置lint-staged规则，限定作用域为Skills与Memory相关路径："lint-staged": {"src/skills/**/*.{js,ts}": ["eslint --fix"], "src/memory/**/*.{js,ts}": ["semgrep --config=p/security"]}。
3、修改.husky/pre-commit内容为：npx lint-staged。
4、确保.gitattributes中已声明Skills与Memory目录为文本类型，防止二进制误判干扰检查流程。
四、嵌入OpenClaw专属风险词扫描钩子
鉴于OpenClaw具备系统级权限调用能力（如读取终端敏感信息、远程控制），需在提交前识别硬编码密钥、危险API调用（如child_process.execSync）、未授权外连行为等特征，该钩子专为防范AI智能体越权行为设计。
1、创建独立扫描脚本scripts/check-openclaw-risk.sh，内容包含正则匹配：grep -r -n "process\.env\|execSync\|spawnSync\|fs\.writeFileSync.*\/etc\|curl.*http" src/ 2>/dev/null。
2、赋予执行权限：chmod +x scripts/check-openclaw-risk.sh。
3、将该脚本加入pre-commit流程末尾，若输出非空则中断提交：if [ -n "$(scripts/check-openclaw-risk.sh)" ]; then echo "⛔ 检测到OpenClaw高危调用模式"; exit 1; fi。
4、将scripts/check-openclaw-risk.sh纳入版本控制，确保所有协作者同步更新风险识别规则。
