（3644期）botlearn-healthcheck – OpenClaw 全栈自主体检专家

OpenClaw 全栈自主体检专家 OpenClaw 实例自主健康诊断工具，跨 5 大领域（硬件、配置、安全、技能、自治）执行深度巡检并输出量化评分报告。 使用说明 核心用法 BotLearn HealthCheck 是一款面向 OpenClaw 生态系统的自主健康诊断技能。用户通过自然语言触发（如 "health check"、"诊断"、"体检" 等 15+ 种触发词）后，AI 代理自动执行六阶段闭环：语言检测 → 并行数据采集 → 五域分析评分 → 生成持久化报告 → 分层结果展示 → 可选修复循环。 五域评估体系： Hardware（硬件）：内存、磁盘、CPU、Node.js 版本、OS 兼容性 Configuration（配置）：CLI 验证、网关连通性、代理/通道/工具配置一致性 Security（安全）：凭证暴露、文件权限、网络绑定、CVE 漏洞、VCS 密钥扫描 Skills（技能）：内置工具完整性、生态覆盖度、依赖健康度 Autonomy（自治）：心跳机制、定时任务、内存管理、服务自愈能力 每域输出 ✅/⚠️/❌ 状态灯、0-100 量化评分、具体发现项及修复指引。 显著优点 完全自主采集：15+ 数据源并行拉取，零人工介入执行命令 量化可追踪：历史报告对比功能，支持趋势分析 安全优先设计：隐私守卫自动脱敏凭证，修复前强制用户确认 双语原生支持：中/英自动检测，输出完全本地化 持久化输出：Markdown + HTML 双格式报告存档于 memory/health-reports/ 潜在局限 环境依赖：需预装 curl/node/bash，依赖 OPENCLAW_HOME 环境变量 平台限制：仅支持 macOS/Linux，Windows 未明确支持 修复非自动：Phase 5 需逐条人工确认，批量修复效率受限 版本耦合：深度绑定 OpenClaw CLI 命令集，跨平台迁移成本高 适合人群 OpenClaw/BotLearn 实例运维者、多代理系统管理员、注重可观测性的 AI 工程团队、需要合规审计追踪的企业用户。 常规风险 | 风险类型 | 说明 | 缓解措施 ||---------|------|---------|| 凭证泄露 | 采集过程接触敏感配置 | 强制脱敏，路径仅报告类型 || 误操作修复 | 自动执行破坏性命令 | 修复前显式确认 + 回滚命令预置 || 数据覆盖 | 高频巡检导致存储膨胀 | 报告按时间戳命名，需手动清理策略 || 依赖失效 | 脚本依赖外部二进制 | 失败标记为 null 继续，不中断流程 | 原始说明 botlearn-healthcheck — BotLearn autonomous health inspector for OpenClaw instances across 5 domains (hardware, config, security, skills, autonomy); triggers...