Nyuma ya Mlipuko wa OpenClaw: Jinsi Zana za Amri Zinavyo Komesha "Jahili ya Usanidi" ya AI (Pamoja na Mafunzo)

Mwanzoni mwa 2026, anguko la OpenClaw liliashiria hatari kwa tasnia nzima ya AI. Mradi huu nyota, ambao ulikuwa umekusanya nyota 145,000 za GitHub katika wiki chache, hatimaye uliingia kwenye mgogoro wa uaminifu kwa sababu ya utegemezi mbaya wa mazingira na udhaifu wa usalama wa mara kwa mara. Watumiaji walitumia 80% ya muda wao kurekebisha usanidi, lakini 20% tu ya muda wao walitumia AI kweli - hii ilifichua kasoro ya msingi katika mfumo wa zana za AI za sasa.

Kiini cha tatizo ni nini? Jibu ni: Tumekuwa tukitumia njia mbaya kuunda zana za AI.

Kuanzia MCP hadi Skills, hadi Zana za Amri za leo, teknolojia ya zana za AI inakabiliwa na marudio ya tatu ya kimapinduzi. Na sisi ndio wa kwanza kuweka dhana hii katika biashara, tukitoa suluhisho linalowezekana kweli kwa tasnia.

Kwa nini AI haiwezi kufanya bila "zana"?

AI kama vile ChatGPT na Doubao, kimsingi ni mifumo ya lugha ambayo ni bora katika uelewa na utengenezaji wa maandishi. Hata hivyo, hawawezi kukamilisha moja kwa moja shughuli halisi - kama vile kukutumia barua pepe, kuunda hati mpya kwenye kompyuta yako, au kukusanya taarifa kutoka kwenye mtandao. Ili AI ifanye kazi kweli, ufunguo ni: kuipa zana zinazofaa.

"Zana za AI" tunazozungumzia hapa zinarejelea moduli za programu ambazo zinaweza kuitwa na AI ili kutekeleza, ambazo huongeza mipaka ya AI na kuruhusu AI kuingiliana na ulimwengu wa kweli. Changamoto kuu ni: Jinsi ya kubuni zana hizi? Jinsi ya kuruhusu AI kuzimudu kwa ufanisi?

Marudio Matatu ya Teknolojia ya Zana za AI

Kuzunguka pendekezo la "jinsi ya kuunda zana za AI", tasnia imepitia hatua tatu za maendeleo:

Kizazi cha kwanza: Usanifu wa MCP - Kuweka maelekezo yote ya matumizi ya zana katika AI, inachukua rasilimali nyingi za kompyuta, na ufanisi wa uendeshaji ni wa wasiwasi.

Kizazi cha pili: Hali ya Skills - Inatambua wito wa mahitaji, huku ikianzisha mwongozo wa "mazoea bora". Hii ni hatua kubwa mbele, lakini tatizo ni kwamba zana na mazingira ya uendeshaji vimeunganishwa sana, na ni vigumu kushiriki kwenye majukwaa mbalimbali.

Kizazi cha tatu: Mfumo wa Zana za Amri - Hufunga zana katika kifurushi cha programu kinachoweza kutekelezwa kwa kujitegemea, kilicho na hati kamili za maelezo, ambazo zinaweza kutumika mara moja. Inajumuisha "mbinu" zinazotetewa na Skills katika mwili wa zana, na inatambua maana halisi ya bidhaa.

Upande Mbili wa Skills: Dhana ya Juu, Utekelezaji Mgumu

Thamani ya kipekee ya Skills inaonyeshwa katika: haitoi tu zana yenyewe, lakini muhimu zaidi, "mwongozo bora wa mazoezi". Kwa mfano, kwa Skill ya "kutuma barua pepe", haifundishi tu AI jinsi ya kupiga simu kazi ya barua pepe, lakini pia hufundisha uzoefu kama vile "wakati wa kutuma ni sahihi, jinsi ya kuandika kitaalamu zaidi, na jinsi ya kushughulikia isipokuwa". Mbinu hii ni muhimu kwa kujenga mtiririko wa kazi ngumu.

Hata hivyo, Skills imefichua vikwazo vikubwa vya utekelezaji katika vita halisi: maelezo ya ujuzi na programu ya utekelezaji imetenganishwa, pamoja na utegemezi mkubwa kwenye mazingira ya uendeshaji wa ndani, ambayo hufanya kushiriki na kutumia tena kuwa ngumu sana.

Mshtuko wa tasnia mwanzoni mwa 2026: Kuongezeka na Mgogoro wa OpenClaw (zamani Moltbot/Clawdbot)

Watu wanaozingatia uwanja wa AI wanapaswa kuwa wamesikia kuhusu OpenClaw. Mnamo Januari 2026, msaidizi huyu wa AI wa chanzo huria alikusanya nyota 145,000+ za GitHub katika wiki chache, na kuwa mradi wa ajabu zaidi wa AI tangu GPT-4. Ahadi yake inavutia - kusubiri saa nzima, kudhibiti kompyuta kwa mbali kupitia zana za ujumbe wa papo hapo kama vile WhatsApp na Telegram, na kudhibiti kiotomatiki ratiba, kutuma na kupokea barua pepe, na kudhibiti hati.

Hata hivyo, mradi huu nyota hivi karibuni uliingia katika mgogoro wa usalama ambao haujawahi kutokea.

Msururu wa Milipuko: Kutoka kwa Kasoro za Kiufundi hadi Mashambulizi Makubwa ya Ugavi

Wimbi la kwanza: Msururu wa athari unaosababishwa na mizozo ya alama za biashara

Januari 27, Anthropic alidai mradi huo ubadilishe jina lake kwa sababu ya masuala ya alama za biashara, na Clawdbot alibadilisha jina lake haraka kuwa Moltbot. Katika machafuko ya kubadilisha jina, akaunti ya awali ya mitandao ya kijamii ya @clawdbot ilisajiliwa mara moja na walaghai wa sarafu fiche, wakikuza sarafu bandia ya $CLAWD kwa wafuasi zaidi ya 60,000. Siku mbili tu baadaye, Januari 29, mradi huo ulibadilisha jina lake tena kuwa OpenClaw. **Kubadilisha jina mara tatu katika wiki moja fupi kulisababisha machafuko katika jumuiya nzima, ambayo iliweka msingi wa majanga ya usalama yaliyofuata.**Wakati kashfa ya kubadilisha jina ikiendelea, tishio kubwa zaidi lilikuwa likiandaliwa. Kuanzia Januari 27-29, washambuliaji kwanza walichapisha skills 28 hasidi kwenye ClawHub (soko rasmi la skills la OpenClaw) na GitHub; kisha, kuanzia Januari 31 hadi Februari 2, skills 386 hasidi zaidi ziliingia kwenye jukwaa. Skills hizi zilijifanya kama zana maarufu kama vile zana za biashara ya sarafu fiche, ujumuishaji wa Twitter, ukaguzi wa usalama, lakini kwa kweli zilikuwa programu hasidi za wizi wa habari.

Uchambuzi wa kina wa timu ya usalama ya SlowMist ulifichua mbinu za shambulio: washambuliaji walipachika maagizo hasidi katika faili za Markdown za Skills, walificha amri kupitia usimbaji wa Base64, na walitumia utaratibu wa upakiaji wa hatua mbili ili kukwepa ugunduzi. Katika hatua ya kwanza, walipata mzigo kupitia curl, na katika hatua ya pili, walipeleka programu ya wizi, wakimshawishi mtumiaji kuingiza nenosiri la mfumo, na kuiba data muhimu kama vile Vidakuzi vya kivinjari, funguo za SSH, tokeni za API, na funguo za kibinafsi za pochi za sarafu fiche. Mfumo wa MistEye wa SlowMist hatimaye ulitambua skills 472 hasidi na viashiria vinavyohusiana.

Cha kusikitisha zaidi, timu ya usalama ya 1Password iligundua kuwa skill ya "Twitter" iliyoshika nafasi ya kwanza kwa upakuaji kwenye ClawHub ilikuwa yenyewe chombo cha kueneza programu hasidi, na timu ya Cisco AI Defense ilipochanganua skill ya "What Would Elon Do?" iliyoshika nafasi ya kwanza, iligundua udhaifu 9 wa usalama, ambapo 2 kati yao walikuwa wa kiwango kikubwa - skill hii ilikuwa imepakuliwa maelfu ya mara.

Wimbi la Tatu: Udhaifu wa Kiwango cha Mfumo na Uvujaji Mkubwa wa Data

Watafiti wa usalama waligundua mfululizo wa udhaifu mbaya wa mfumo:

• Udhaifu wa Utekelezaji wa Msimbo wa Mbali (RCE) (CVE-2026-25253, CVE-2026-25157): Washambuliaji wanaweza kutekeleza amri yoyote kwenye mfumo mkuu na ruhusa sawa na mtumiaji, na kufikia udhibiti kamili wa mfumo.

• Hati za Kuhifadhiwa kwa Maandishi Wazi: OX Security iligundua kuwa OpenClaw ilihifadhi hati zote, funguo za API, na vigezo vya mazingira katika muundo wa maandishi wazi kwenye saraka ya ~/.clawdbot, mara tu mashine inapovamiwa, washambuliaji hawahitaji kushambulia OpenClaw yenyewe, wanaweza kupata ufikiaji wa akaunti zote zinazohusiana za mtumiaji.

• Paneli za Udhibiti 1800+ Zilizo wazi: Watafiti waligundua kwenye Shodan kwamba, kutoka kwa 299 za awali hadi 1800+ baada ya wiki moja, violesura vya usimamizi vya OpenClaw vilikuwa vimefunuliwa moja kwa moja kwa umma, na mtu yeyote anaweza kufikia kumbukumbu za mazungumzo, funguo za API, na hata kutekeleza amri kwa mbali. Nyingi za matukio haya yaliyo wazi hayakushambuliwa na wadukuzi, lakini yalisababishwa na usanidi mbaya wa mtumiaji.

• Utekaji wa Mtandao wa WebSocket wa Tovuti Mbalimbali: Kwa sababu seva ya OpenClaw haithibitishi kichwa cha asili cha WebSocket, washambuliaji wanaweza kuteka nyara msaidizi wa AI wa mtumiaji kupitia kiungo hasidi, kusoma faili zote za eneo-kazi, kuiba yaliyomo na kuyatuma kwa seva ya mshambuliaji, na kisha kufuta faili zote kabisa.

Wimbi la Nne: Mifano ya Hasara Halisi

Ripoti ya SlowMist ilitaja mfano wa kutisha: funguo ya AnthropicAPI ya mtumiaji fulani iliibiwa, na tokeni milioni 180 zilitumika usiku mmoja. Kulingana na bei ya Claude 3.5 Sonnet, hii inamaanisha hasara ya moja kwa moja ya kiuchumi ya makumi ya maelfu ya dola za Kimarekani.

Kushindwa kwa Rasmi Kukabiliana

Katika kukabiliana na mgogoro mbaya kama huo wa usalama, mwanzilishi wa OpenClaw, Peter Steinberger, alikiri: jukwaa linapokea idadi kubwa sana ya uwasilishaji wa skills kila siku, haiwezekani kukagua kila moja, na watumiaji wanahitaji kubeba jukumu la usalama wao wenyewe. Hadi Februari 9, OpenClaw ilitangaza ushirikiano na VirusTotal kwa uchanganuzi wa kiotomatiki, lakini rasmi pia ilikiri kwamba "hii sio tiba ya kila kitu, skills hasidi zinazotumia mizigo iliyofichwa kwa ujanja zinaweza kupita bila kugunduliwa".

Tahadhari kwa Sekta

Tarehe 5 Februari, Jukwaa la Kushiriki Habari za Vitisho vya Usalama wa Mtandao na Udhaifu la Wizara ya Viwanda na Teknolojia ya Habari ya China (NVDB) lilitoa rasmi onyo, likionyesha kuwa OpenClaw ina hatari kubwa ya usalama katika usanidi chaguo-msingi au usiofaa, ambayo inaweza kusababisha kwa urahisi mashambulio ya mtandao, uvujaji wa habari na masuala mengine ya usalama. Hii inaashiria kuwa tukio la OpenClaw limepanda kutoka mjadala wa jumuiya ya kiufundi hadi umakini wa usalama wa ngazi ya kitaifa.

Mgogoro huu umefichua kasoro za kimsingi za usanifu wa Skills: Ujuzi na mazingira vimefungamana sana, ukosefu wa utengaji wa usalama, ukosefu wa utaratibu wa ukaguzi, na asilimia themanini ya muda wa watumiaji hutumika "kurekebisha mazingira" badala ya "kutumia AI". Hata makampuni makubwa kama vile Alibaba Cloud, Tencent Cloud, na ByteDance wamelazimika kuzindua huduma maalum za "mazingira yaliyosakinishwa awali" kwa OpenClaw, wakijaribu kuwasaidia watumiaji kukwepa kizingiti cha kiufundi. Lakini hii ni suluhisho la muda mfupi tu - matatizo ya kimsingi ya usanifu wa Skills bado yapo.

Zana za Amri: Kufanya Dhana ya Skills Iwe Halisi

Njia ya mafanikio ya Zana za Amri ni: Kuingiza moja kwa moja "mbinu" iliyopendekezwa na Skills kwenye kiini cha zana.

Faida kuu:

• Mbinu bora zilizojengwa ndani (kupitia parameta ya --skill): Zana haitekelezi tu kazi, lakini pia inaongoza AI "matukio yanayofaa, matumizi bora, mikakati ya mchanganyiko"

• Usambazaji usio na kizingiti: Ondoa kabisa utegemezi wa mazingira, pakua na uendeshe

• Mzunguko sanifu: Uzoefu rahisi wa usambazaji na usakinishaji kama vile App Store

• Mchanganyiko rahisi: Tumia alama za bomba (|) na upangaji wa hati ili kuunda michakato changamano ya kiotomatiki

Kwa kifupi, Zana ya Amri = Skill (mwongozo wa mbinu) + Amri (programu inayoweza kutekelezwa). Inabadilisha Skills kutoka "dhana ya kinadharia" hadi "bidhaa inayoweza kuwasilishwa".

Jinsi Zana za Amri Zinavyotatua

Matatizo Halisi ya Watumiaji wa OpenClaw?

Kuhusu matatizo ya watumiaji wa OpenClaw yaliyotajwa hapo juu, usanifu wa Zana za Amri hutoa suluhisho la kimfumo. Kwa mfano, jukwaa la InfiniSynapse limechukua hatua ya kwanza kibiashara kutekeleza dhana ya Zana za Amri, na kuunda mfumo wa ikolojia wa zana za ofisi "tayari kutumika" kweli:

Tatizo 1: Kuzimu ya usanidi wa mazingira→Suluhisho: Usanidi sifuri, pakua na utumie mara moja

Watumiaji wa OpenClaw wanahitaji kurekebisha Python, Node.js, maktaba mbalimbali za utegemezi, na pia wanapaswa kuwa na wasiwasi kuhusu migogoro ya matoleo. Kila Zana ya Amri ya InfiniSynapse ni faili inayojitegemea inayoweza kutekelezwa, iwe Mac, Windows au Linux, pakua na uendeshe moja kwa moja bila maandalizi yoyote ya mazingira.

Tatizo 2: Ugumu wa kushiriki Skills→Suluhisho: Duka la zana sanifu

Kushiriki skill katika jumuiya ya OpenClaw kunamaanisha kuambatisha orodha ndefu ya miongozo ya usakinishaji na orodha ya utegemezi. InfiniSynapse imeanzisha soko la zana lililounganishwa, ambapo kila zana imefanyiwa majaribio makali na ukaguzi wa usalama. Watumiaji wanaweza kusakinisha kwa kubofya mara moja kama vile kupakua App, na kutambua kweli "pata mara moja, tumia popote".

Tatizo 3: Hatari kubwa za usalama→Suluhisho: Utengaji wa mchakato + ukaguzi rasmi

Skills za OpenClaw hutekeleza moja kwa moja msimbo katika mchakato mkuu, na kusababisha zaidi ya skills 400 hasidi kuweza kuiba data ya faragha ya mtumiaji. Usanifu wa Zana za Amri huruhusu kila zana kuendeshwa katika mchakato huru, hata kama tatizo linatokea na zana fulani, halitaathiri mfumo mzima. Pamoja na utaratibu wa ukaguzi wa usalama wa jukwaa, watumiaji wanaweza kutumia kwa ujasiri.

Muhimu zaidi: Zana za Amri hukuruhusu kuzingatia "kuunda thamani na AI", badala ya "kurekebisha usanidi wa AI"## Skills + Zana za Amri:

Fanya Mbinu za Kazi Zitoe Thamani Kubwa Zaidi

Zana za Amri hazikusudiwi kuchukua nafasi ya Skills, lakini kuruhusu dhana ya Skills itekelezwe kikamilifu. Njia ya vitendo ya InfiniSynapse ni:

• Tumia Zana za Amri kujenga miundombinu thabiti na ya kuaminika: Kila zana imejaribiwa, imekaguliwa usalama, na iko tayari kutumika

• Tumia Skills kupanga zana hizi: Unda mtiririko wa kazi changamano na suluhisho bora za vitendo

Mipaka ya uwezo wa Zana moja ya Amri:

• Kunyakua maudhui maarufu ya Xiaohongshu

• Tengeneza mawasilisho ya uuzaji

• Picha mahiri za AI

Uboreshaji wa uwezo kupitia mpangilio wa Skills: "Kunyakua madokezo maarufu ya urembo kwenye Xiaohongshu → Toa maneno muhimu ya mara kwa mara na maarifa ya data → Tengeneza picha zinazoambatana → Tengeneza kiotomatiki PPT ya uuzaji iliyo na uchambuzi wa data → Isukume kwa washiriki wa timu"

Hii ndiyo hasa thamani kuu ya Skills: sio tu kuita zana, lakini pia kutoa 'vitendo bora' na uwezo wa 'kupanga mtiririko wa kazi'. Zana za Amri huhakikisha uthabiti na uaminifu wa kila kiungo, huku Skills ikiambia AI 'lini itumike, jinsi ya kutumia vyema, na jinsi ya kuchanganya na kutumia'.

Maneno ya Mwisho: Mustakabali wa Zana za AI Ni wa 'Tayari Kutumika'

Funzo la OpenClaw linatuambia: Dhana za hali ya juu zaidi, ikiwa haziwezi kutekelezwa, ni ngome tu hewani. Mbinu ya "vitendo bora" iliyopendekezwa na Skills ni sahihi, lakini inahitaji miundombinu thabiti zaidi ili kuibeba.

Kuonekana kwa Zana za Amri kunaashiria hatua muhimu ya mabadiliko katika mfumo ikolojia wa zana za AI kutoka "majaribio ya kiufundi" hadi "ukomavu wa bidhaa". Inaruhusu wasanidi programu kuacha kuwa na wasiwasi juu ya usanidi wa mazingira, inaruhusu watumiaji kuacha kuwa na wasiwasi juu ya hatari za usalama, na inaruhusu AI kurudi kwenye kiini cha "kuboresha uzalishaji" kweli.2026, Ushindani wa AI hautakuwa tena mashindano ya uwezo wa mifumo, bali ni ushindani wa mfumo wa zana. Nani anaweza kuanzisha mfumo wa zana thabiti, salama na rahisi kutumia, ndiye atakayechukua hatua ya kwanza katika mapinduzi haya ya AI.