feat(openwebui-skills-manager): enhance auto-discovery and structural refactoring

- Enable default overwrite installation policy for overlapping skills
- Support deep recursive GitHub trees discovery mechanism to resolve #58
- Refactor internal architecture to fully decouple stateless helper logic
- READMEs and docs synced (v0.3.0)
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fujie
2026-03-08 18:21:21 +08:00
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commit d29c24ba4a
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@@ -0,0 +1,206 @@
# BYOK模式与Infinite Session(自动上下文压缩)兼容性研究
**日期**: 2026-03-08
**研究范围**: Copilot SDK v0.1.30 + OpenWebUI Extensions Pipe v0.10.0
## 研究问题
在BYOK (Bring Your Own Key) 模式下,是否应该支持自动上下文压缩(Infinite Sessions)?
用户报告BYOK模式本不应该触发压缩但当模型名称与Copilot内置模型一致时意外地支持了压缩。
---
## 核心发现
### 1. SDK层面copilot-sdk/python/copilot/types.py
**InfiniteSessionConfig 定义** (line 453-470):
```python
class InfiniteSessionConfig(TypedDict, total=False):
"""
Configuration for infinite sessions with automatic context compaction
and workspace persistence.
"""
enabled: bool
background_compaction_threshold: float # 0.0-1.0, default: 0.80
buffer_exhaustion_threshold: float # 0.0-1.0, default: 0.95
```
**SessionConfig结构** (line 475+):
- `provider: ProviderConfig` - 用于BYOK配置
- `infinite_sessions: InfiniteSessionConfig` - 上下文压缩配置
- **关键**: 这两个配置是**完全独立的**,没有相互依赖关系
### 2. OpenWebUI Pipe层面github_copilot_sdk.py
**Infinite Session初始化** (line 5063-5069):
```python
infinite_session_config = None
if self.valves.INFINITE_SESSION: # 默认值: True
infinite_session_config = InfiniteSessionConfig(
enabled=True,
background_compaction_threshold=self.valves.COMPACTION_THRESHOLD,
buffer_exhaustion_threshold=self.valves.BUFFER_THRESHOLD,
)
```
**关键问题**:
- ✗ 没有任何条件检查 `is_byok_model`
- ✗ 无论使用官方模型还是BYOK模型都会应用相同的infinite session配置
- ✓ 回对比reasoning_effort被正确地在BYOK模式下禁用line 6329-6331
### 3. 模型识别逻辑line 6199+
```python
if m_info and "source" in m_info:
is_byok_model = m_info["source"] == "byok"
else:
is_byok_model = not has_multiplier and byok_active
```
BYOK模型识别基于:
1. 模型元数据中的 `source` 字段
2. 或者根据是否有乘数标签 (如 "4x", "0.5x") 和globally active的BYOK配置
---
## 技术可行性分析
### ✅ Infinite Sessions在BYOK模式下是技术可行的
1. **SDK支持**: Copilot SDK允许在任何provider (官方、BYOK、Azure等) 下使用infinite session配置
2. **配置独立性**: provider和infinite_sessions配置在SessionConfig中是独立的字段
3. **无文档限制**: SDK文档中没有说BYOK模式不支持infinite sessions
4. **测试覆盖**: SDK虽然有单独的BYOK测试和infinite-sessions测试但缺少组合测试
### ⚠️ 但存在以下设计问题:
#### 问题1: 意外的自动启用
- BYOK模式通常用于**精确控制**自己的API使用
- 自动压缩可能会导致**意外的额外请求**和API成本增加
- 没有明确的警告或文档说明BYOK也会压缩
#### 问题2: 没有模式特定的配置
```python
# 当前实现 - 一刀切
if self.valves.INFINITE_SESSION:
# 同时应用于官方模型和BYOK模型
# 应该是 - 模式感知
if self.valves.INFINITE_SESSION and not is_byok_model:
# 仅对官方模型启用
# 或者
if self.valves.INFINITE_SESSION_BYOK and is_byok_model:
# BYOK专用配置
```
#### 问题3: 压缩质量不确定性
- BYOK模型可能是自部署的或开源模型
- 上下文压缩由Copilot CLI处理质量取决于CLI版本
- 没有标准化的压缩效果评估
---
## 用户报告现象的根本原因
用户说:"BYOK模式本不应该触发压缩但碰巧用的模型名称与Copilot内置模型相同结果意外触发了压缩"
**分析**:
1. OpenWebUI Pipe中infinite_session配置是**全局启用**的 (INFINITE_SESSION=True)
2. 模型识别逻辑中如果模型元数据丢失会根据模型名称和BYOK活跃状态来推断
3. 如果用户使用的BYOK模型名称恰好是 "gpt-4", "claude-3-5-sonnet" 等,可能被识别错误
4. 或者用户根本没意识到infinite session在BYOK模式下也被启用了
---
## 建议方案
### 方案1: 保守方案(推荐)
**禁用BYOK模式下的automatic compression**
```python
infinite_session_config = None
# 只对标准官方模型启用不对BYOK启用
if self.valves.INFINITE_SESSION and not is_byok_model:
infinite_session_config = InfiniteSessionConfig(
enabled=True,
background_compaction_threshold=self.valves.COMPACTION_THRESHOLD,
buffer_exhaustion_threshold=self.valves.BUFFER_THRESHOLD,
)
```
**优点**:
- 尊重BYOK用户的成本控制意愿
- 降低意外API使用风险
- 与reasoning_effort的BYOK禁用保持一致
**缺点**: 限制了BYOK用户的功能
### 方案2: 灵活方案
**添加独立的BYOK compression配置**
```python
class Valves(BaseModel):
INFINITE_SESSION: bool = Field(
default=True,
description="Enable Infinite Sessions for standard Copilot models"
)
INFINITE_SESSION_BYOK: bool = Field(
default=False,
description="Enable Infinite Sessions for BYOK models (advanced users only)"
)
# 使用逻辑
if (self.valves.INFINITE_SESSION and not is_byok_model) or \
(self.valves.INFINITE_SESSION_BYOK and is_byok_model):
infinite_session_config = InfiniteSessionConfig(...)
```
**优点**:
- 给BYOK用户完全控制
- 保持向后兼容性
- 允许高级用户启用
**缺点**: 增加配置复杂度
### 方案3: 警告+ 文档
**保持当前实现,但添加文档说明**
- 在README中明确说明infinite session对所有provider类型都启用
- 添加Valve描述提示: "Applies to both standard Copilot and BYOK models"
- 在BYOK配置部分明确提到压缩成本
**优点**: 减少实现负担,给用户知情权
**缺点**: 对已经启用的用户无帮助
---
## 推荐实施
**优先级**: 高
**建议实施方案**: **方案1 (保守方案)****方案2 (灵活方案)**
如果选择方案1: 修改line 5063处的条件判断
如果选择方案2: 添加INFINITE_SESSION_BYOK配置 + 修改初始化逻辑
---
## 相关代码位置
| 文件 | 行号 | 说明 |
|-----|------|------|
| `github_copilot_sdk.py` | 364-366 | INFINITE_SESSION Valve定义 |
| `github_copilot_sdk.py` | 5063-5069 | Infinite session初始化 |
| `github_copilot_sdk.py` | 6199-6220 | is_byok_model判断逻辑 |
| `github_copilot_sdk.py` | 6329-6331 | reasoning_effort BYOK处理参考 |
---
## 结论
**BYOK模式与Infinite Sessions的兼容性**:
- ✅ 技术上完全可行
- ⚠️ 但存在设计意图不清的问题
- ✗ 当前实现对BYOK用户可能不友好
**推荐**: 实施方案1或2之一增加BYOK模式的控制粒度。

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@@ -0,0 +1,295 @@
# Client传入和管理分析
## 当前的Client管理架构
```
┌────────────────────────────────────────┐
│ Pipe Instance (github_copilot_sdk.py) │
│ │
│ _shared_clients = { │
│ "token_hash_1": CopilotClient(...), │ ← 基于GitHub Token缓存
│ "token_hash_2": CopilotClient(...), │
│ } │
└────────────────────────────────────────┘
│ await _get_client(token)
┌────────────────────────────────────────┐
│ CopilotClient Instance │
│ │
│ [仅需GitHub Token配置] │
│ │
│ config { │
│ github_token: "ghp_...", │
│ cli_path: "...", │
│ config_dir: "...", │
│ env: {...}, │
│ cwd: "..." │
│ } │
└────────────────────────────────────────┘
│ create_session(session_config)
┌────────────────────────────────────────┐
│ Session (per-session configuration) │
│ │
│ session_config { │
│ model: "real_model_id", │
│ provider: { │ ← ⭐ BYOK配置在这里
│ type: "openai", │
│ base_url: "https://api.openai...",
│ api_key: "sk-...", │
│ ... │
│ }, │
│ infinite_sessions: {...}, │
│ system_message: {...}, │
│ ... │
│ } │
└────────────────────────────────────────┘
```
---
## 目前的流程(代码实际位置)
### 步骤1获取或创建Clientline 6208
```python
# _pipe_impl中
client = await self._get_client(token)
```
### 步骤2_get_client函数line 5523-5561
```python
async def _get_client(self, token: str) -> Any:
"""Get or create the persistent CopilotClient from the pool based on token."""
if not token:
raise ValueError("GitHub Token is required to initialize CopilotClient")
token_hash = hashlib.md5(token.encode()).hexdigest()
# 查看是否已有缓存的client
client = self.__class__._shared_clients.get(token_hash)
if client and client状态正常:
return client # ← 复用已有的client
# 否则创建新client
client_config = self._build_client_config(user_id=None, chat_id=None)
client_config["github_token"] = token
new_client = CopilotClient(client_config)
await new_client.start()
self.__class__._shared_clients[token_hash] = new_client
return new_client
```
### 步骤3创建会话时传入providerline 6253-6270
```python
# _pipe_impl中BYOK部分
if is_byok_model:
provider_config = {
"type": byok_type, # "openai" or "anthropic"
"wire_api": byok_wire_api,
"base_url": byok_base_url,
"api_key": byok_api_key or None,
"bearer_token": byok_bearer_token or None,
}
# 然后传入session config
session = await client.create_session(config={
"model": real_model_id,
"provider": provider_config, # ← provider在这里传给session
...
})
```
---
## 关键问题架构的2个层级
| 层级 | 用途 | 配置内容 | 缓存方式 |
|------|------|---------|---------|
| **CopilotClient** | CLI和运行时底层逻辑 | GitHub Token, CLI path, 环境变量 | 基于token_hash全局缓存 |
| **Session** | 具体的对话会话 | Model, Provider(BYOK), Tools, System Prompt | 不缓存(每次新建) |
---
## 当前的问题
### 问题1Client是全局缓存的但Provider是会话级别的
```python
# ❓ 如果用户想为不同的BYOK模型使用不同的Client呢
# 当前无法做到因为Client基于token缓存是全局的
# 例子:
# Client A: OpenAI API key (token_hash_1)
# Client B: Anthropic API key (token_hash_2)
# 但在Pipe中只有一个GH_TOKEN导致只能有一个Client
```
### 问题2Provider和Client是不同的东西
```python
# CopilotClient = GitHub Copilot SDK客户端
# ProviderConfig = OpenAI/Anthropic等的API配置
# 用户可能混淆:
# "怎么传入BYOK的client和provider"
# → 实际上只能传provider到sessionclient是全局的
```
### 问题3BYOK模型混用的情况处理不清楚
```python
# 如果用户想在同一个Pipe中
# - Model A 用 OpenAI API
# - Model B 用 Anthropic API
# - Model C 用自己的本地LLM
# 当前代码是基于全局BYOK配置的无法为各模型单独设置
```
---
## 改进方案
### 方案A保持当前架构只改Provider映射
**思路**Client保持全局基于GH_TOKEN但Provider配置基于模型动态选择
```python
# 在Valves中添加
class Valves(BaseModel):
# ... 现有配置 ...
# 新增模型到Provider的映射 (JSON)
MODEL_PROVIDER_MAP: str = Field(
default="{}",
description='Map model IDs to BYOK providers (JSON). Example: '
'{"gpt-4": {"type": "openai", "base_url": "...", "api_key": "..."}, '
'"claude-3": {"type": "anthropic", "base_url": "...", "api_key": "..."}}'
)
# 在_pipe_impl中
def _get_provider_config(self, model_id: str, byok_active: bool) -> Optional[dict]:
"""Get provider config for a specific model"""
if not byok_active:
return None
try:
model_map = json.loads(self.valves.MODEL_PROVIDER_MAP or "{}")
return model_map.get(model_id)
except:
return None
# 使用时
provider_config = self._get_provider_config(real_model_id, byok_active) or {
"type": byok_type,
"base_url": byok_base_url,
"api_key": byok_api_key,
...
}
```
**优点**最小改动复用现有Client架构
**缺点**多个BYOK模型仍共享一个Client只要GH_TOKEN相同
---
### 方案B为不同BYOK提供商创建不同的Client
**思路**扩展_get_client支持基于provider_type的多client缓存
```python
async def _get_or_create_client(
self,
token: str,
provider_type: str = "github" # "github", "openai", "anthropic"
) -> Any:
"""Get or create client based on token and provider type"""
if provider_type == "github" or not provider_type:
# 现有逻辑
token_hash = hashlib.md5(token.encode()).hexdigest()
else:
# 为BYOK提供商创建不同的client
composite_key = f"{token}:{provider_type}"
token_hash = hashlib.md5(composite_key.encode()).hexdigest()
# 从缓存获取或创建
...
```
**优点**隔离不同BYOK提供商的Client
**缺点**:更复杂,需要更多改动
---
## 建议的改进路线
**优先级1方案A - 模型到Provider的映射**
添加Valves配置
```python
MODEL_PROVIDER_MAP: str = Field(
default="{}",
description='Map specific models to their BYOK providers (JSON format)'
)
```
使用方式:
```
{
"gpt-4": {
"type": "openai",
"base_url": "https://api.openai.com/v1",
"api_key": "sk-..."
},
"claude-3": {
"type": "anthropic",
"base_url": "https://api.anthropic.com/v1",
"api_key": "ant-..."
},
"llama-2": {
"type": "openai", # 开源模型通常使用openai兼容API
"base_url": "http://localhost:8000/v1",
"api_key": "sk-local"
}
}
```
**优先级2在_build_session_config中考虑provider_config**
修改infinite_session初始化基于provider_config判断
```python
def _build_session_config(..., provider_config=None):
# 如果使用了BYOK provider需要特殊处理infinite_session
infinite_session_config = None
if self.valves.INFINITE_SESSION and provider_config is None:
# 仅官方Copilot模型启用compression
infinite_session_config = InfiniteSessionConfig(...)
```
**优先级3方案B - 多client缓存长期改进**
如果需要完全隔离不同BYOK提供商的Client。
---
## 总结如果你要传入BYOK client
**现状**
- CopilotClient是基于GH_TOKEN全局缓存的
- Provider配置是在SessionConfig级别动态设置的
- 一个Client可以创建多个Session每个Session用不同的Provider
**改进后**
- 添加MODEL_PROVIDER_MAP配置
- 对每个模型的请求动态选择对应的Provider配置
- 同一个Client可以为不同Provider服务不同的models
**你需要做的**
1. 在Valves中配置MODEL_PROVIDER_MAP
2. 在模型选择时读取这个映射
3. 创建session时用对应的provider_config
无需修改Client的创建逻辑

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@@ -0,0 +1,324 @@
# 数据流分析SDK如何获知用户设计的数据
## 当前数据流从OpenWebUI → Pipe → SDK
```
┌─────────────────────┐
│ OpenWebUI UI │
│ (用户选择模型) │
└──────────┬──────────┘
├─ body.model = "gpt-4"
├─ body.messages = [...]
├─ __metadata__.base_model_id = ?
├─ __metadata__.custom_fields = ?
└─ __user__.settings = ?
┌──────────▼──────────┐
│ Pipe (github- │
│ copilot-sdk.py) │
│ │
│ 1. 提取model信息 │
│ 2. 应用Valves配置 │
│ 3. 建立SDK会话 │
└──────────┬──────────┘
├─ SessionConfig {
│ model: real_model_id
│ provider: ProviderConfig (若BYOK)
│ infinite_sessions: {...}
│ system_message: {...}
│ ...
│ }
┌──────────▼──────────┐
│ Copilot SDK │
│ (create_session) │
│ │
│ 返回:ModelInfo { │
│ capabilities { │
│ limits { │
│ max_context_ │
│ window_tokens │
│ } │
│ } │
│ } │
└─────────────────────┘
```
---
## 关键问题当前的3个瓶颈
### 瓶颈1用户数据的输入点
**当前支持的输入方式:**
1. **Valves配置全局 + 用户级)**
```python
# 全局设置Admin
Valves.BYOK_BASE_URL = "https://api.openai.com/v1"
Valves.BYOK_API_KEY = "sk-..."
# 用户级覆盖
UserValves.BYOK_API_KEY = "sk-..." (用户自己的key)
UserValves.BYOK_BASE_URL = "..."
```
**问题**无法为特定的BYOK模型设置上下文窗口大小
2. **__metadata__来自OpenWebUI**
```python
__metadata__ = {
"base_model_id": "...",
"custom_fields": {...}, # ← 可能包含额外信息
"tool_ids": [...],
}
```
**问题**不清楚OpenWebUI是否支持通过metadata传递模型的上下文窗口
3. **body来自对话请求**
```python
body = {
"model": "gpt-4",
"messages": [...],
"temperature": 0.7,
# ← 这里能否添加自定义字段?
}
```
---
### 瓶颈2模型信息的识别和存储
**当前代码** (line 5905+)
```python
# 解析用户选择的模型
request_model = body.get("model", "") # e.g., "gpt-4"
real_model_id = request_model
# 确定实际模型ID
base_model_id = _container_get(__metadata__, "base_model_id", "")
if base_model_id:
resolved_id = base_model_id # 使用元数据中的ID
else:
resolved_id = request_model # 使用用户选择的ID
```
**问题**
- ❌ 没有维护一个"模型元数据缓存"
- ❌ 对相同模型的重复请求,每次都需要重新识别
- ❌ 不能为特定模型持久化上下文窗口大小
---
### 瓶颈3SDK会话配置的构建
**当前实现** (line 5058-5100)
```python
def _build_session_config(
self,
real_model_id, # ← 模型ID
system_prompt_content,
is_streaming=True,
is_admin=False,
# ... 其他参数
):
# 无条件地创建infinite session
if self.valves.INFINITE_SESSION:
infinite_session_config = InfiniteSessionConfig(
enabled=True,
background_compaction_threshold=self.valves.COMPACTION_THRESHOLD, # 0.80
buffer_exhaustion_threshold=self.valves.BUFFER_THRESHOLD, # 0.95
)
# ❌ 这里没有查询该模型的实际上下文窗口大小
# ❌ 无法根据模型的真实限制调整压缩阈值
```
---
## 解决方案3个数据流改进步骤
### 步骤1添加模型元数据配置优先级
在Valves中添加一个**模型元数据映射**
```python
class Valves(BaseModel):
# ... 现有配置 ...
# 新增:模型上下文窗口映射 (JSON格式)
MODEL_CONTEXT_WINDOWS: str = Field(
default="{}", # JSON string
description='Model context window mapping (JSON). Example: {"gpt-4": 8192, "gpt-4-turbo": 128000, "claude-3": 200000}'
)
# 新增BYOK模型特定设置 (JSON格式)
BYOK_MODEL_CONFIG: str = Field(
default="{}", # JSON string
description='BYOK-specific model configuration (JSON). Example: {"gpt-4": {"context_window": 8192, "enable_compression": true}}'
)
```
**如何使用**
```python
# Valves中设置
MODEL_CONTEXT_WINDOWS = '{"gpt-4": 8192, "claude-3-5-sonnet": 200000}'
# Pipe中解析
def _get_model_context_window(self, model_id: str) -> Optional[int]:
"""从配置中获取模型的上下文窗口大小"""
try:
config = json.loads(self.valves.MODEL_CONTEXT_WINDOWS or "{}")
return config.get(model_id)
except:
return None
```
### 步骤2建立模型信息缓存优先级
在Pipe中维护一个模型信息缓存
```python
class Pipe:
def __init__(self):
# ... 现有代码 ...
self._model_info_cache = {} # model_id -> ModelInfo
self._context_window_cache = {} # model_id -> context_window_tokens
def _cache_model_info(self, model_id: str, model_info: ModelInfo):
"""缓存SDK返回的模型信息"""
self._model_info_cache[model_id] = model_info
if model_info.capabilities and model_info.capabilities.limits:
self._context_window_cache[model_id] = (
model_info.capabilities.limits.max_context_window_tokens
)
def _get_context_window(self, model_id: str) -> Optional[int]:
"""获取模型的上下文窗口大小优先级SDK > Valves配置 > 默认值)"""
# 1. 优先从SDK缓存获取最可靠
if model_id in self._context_window_cache:
return self._context_window_cache[model_id]
# 2. 其次从Valves配置获取
context_window = self._get_model_context_window(model_id)
if context_window:
return context_window
# 3. 默认值(未知)
return None
```
### 步骤3使用真实的上下文窗口来优化压缩策略优先级
修改_build_session_config
```python
def _build_session_config(
self,
real_model_id,
# ... 其他参数 ...
**kwargs
):
# 获取模型的真实上下文窗口大小
actual_context_window = self._get_context_window(real_model_id)
# 只对有明确上下文窗口的模型启用压缩
infinite_session_config = None
if self.valves.INFINITE_SESSION and actual_context_window:
# 现在压缩阈值有了明确的含义
infinite_session_config = InfiniteSessionConfig(
enabled=True,
# 80% of actual context window
background_compaction_threshold=self.valves.COMPACTION_THRESHOLD,
# 95% of actual context window
buffer_exhaustion_threshold=self.valves.BUFFER_THRESHOLD,
)
await self._emit_debug_log(
f"Infinite Session: model_context={actual_context_window}tokens, "
f"compaction_triggers_at={int(actual_context_window * self.valves.COMPACTION_THRESHOLD)}, "
f"buffer_triggers_at={int(actual_context_window * self.valves.BUFFER_THRESHOLD)}",
__event_call__,
)
elif self.valves.INFINITE_SESSION and not actual_context_window:
logger.warning(
f"Infinite Session: Unknown context window for {real_model_id}, "
f"compression disabled. Set MODEL_CONTEXT_WINDOWS in Valves to enable."
)
```
---
## 具体的配置示例
### 例子1用户配置BYOK模型的上下文窗口
**Valves设置**
```
MODEL_CONTEXT_WINDOWS = {
"gpt-4": 8192,
"gpt-4-turbo": 128000,
"gpt-4o": 128000,
"claude-3": 200000,
"claude-3.5-sonnet": 200000,
"llama-2-70b": 4096
}
```
**效果**
- Pipe会知道"gpt-4"的上下文是8192 tokens
- 压缩会在 ~6553 tokens (80%) 时触发
- 缓冲会在 ~7782 tokens (95%) 时阻塞
### 例子2为特定BYOK模型启用/禁用压缩
**Valves设置**
```
BYOK_MODEL_CONFIG = {
"gpt-4": {
"context_window": 8192,
"enable_infinite_session": true,
"compaction_threshold": 0.75
},
"llama-2-70b": {
"context_window": 4096,
"enable_infinite_session": false # 禁用压缩
}
}
```
**Pipe逻辑**
```python
# 检查模型特定的压缩设置
def _get_compression_enabled(self, model_id: str) -> bool:
try:
config = json.loads(self.valves.BYOK_MODEL_CONFIG or "{}")
model_config = config.get(model_id, {})
return model_config.get("enable_infinite_session", self.valves.INFINITE_SESSION)
except:
return self.valves.INFINITE_SESSION
```
---
## 总结SDK如何获知用户设计的数据
| 来源 | 方式 | 更新 | 示例 |
|------|------|------|------|
| **Valves** | 全局配置 | Admin提前设置 | `MODEL_CONTEXT_WINDOWS` JSON |
| **SDK** | SessionConfig返回 | 每次会话创建 | `model_info.capabilities.limits` |
| **缓存** | Pipe本地存储 | 首次获取后缓存 | `_context_window_cache` |
| **__metadata__** | OpenWebUI传递 | 每次请求随带 | `base_model_id`, custom fields |
**流程**
1. 用户在Valves中配置 `MODEL_CONTEXT_WINDOWS`
2. Pipe在session创建时获取SDK返回的model_info
3. Pipe缓存上下文窗口大小
4. Pipe根据真实窗口大小调整infinite session的阈值
5. SDK使用正确的压缩策略
这样,**SDK完全知道用户设计的数据**而无需任何修改SDK本身。

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@@ -0,0 +1,163 @@
# SDK中的上下文限制信息
## SDK类型定义
### 1. ModelLimitscopilot-sdk/python/copilot/types.py, line 761-789
```python
@dataclass
class ModelLimits:
"""Model limits"""
max_prompt_tokens: int | None = None # 最大提示符tokens
max_context_window_tokens: int | None = None # 最大上下文窗口tokens
vision: ModelVisionLimits | None = None # 视觉相关限制
```
### 2. ModelCapabilitiesline 817-843
```python
@dataclass
class ModelCapabilities:
"""Model capabilities and limits"""
supports: ModelSupports # 支持的功能vision, reasoning_effort等
limits: ModelLimits # 上下文和token限制
```
### 3. ModelInfoline 889-949
```python
@dataclass
class ModelInfo:
"""Information about an available model"""
id: str
name: str
capabilities: ModelCapabilities # ← 包含limits信息
policy: ModelPolicy | None = None
billing: ModelBilling | None = None
supported_reasoning_efforts: list[str] | None = None
default_reasoning_effort: str | None = None
```
---
## 关键发现
### ✅ SDK提供的信息
- `model.capabilities.limits.max_context_window_tokens` - 模型的上下文窗口大小
- `model.capabilities.limits.max_prompt_tokens` - 最大提示符tokens
### ❌ OpenWebUI Pipe中的问题
**目前Pipe完全没有使用这些信息**
`github_copilot_sdk.py` 中搜索 `max_context_window`, `capabilities`, `limits` 等,结果为空。
---
## 这对BYOK意味着什么
### 问题1: BYOK模型的上下文限制未知
```python
# BYOK模型的capabilities来自哪里
if is_byok_model:
# ❓ BYOK模型没有能力信息返回吗
# ❓ 如何知道它的max_context_window_tokens
pass
```
### 问题2: Infinite Session的阈值是硬编码的
```python
COMPACTION_THRESHOLD: float = Field(
default=0.80, # 80%时触发后台压缩
description="Background compaction threshold (0.0-1.0)"
)
BUFFER_THRESHOLD: float = Field(
default=0.95, # 95%时阻塞直到压缩完成
description="Buffer exhaustion threshold (0.0-1.0)"
)
# 但是 0.80 和 0.95 是什么的百分比?
# - 是模型的max_context_window_tokens吗
# - 还是固定的某个值?
# - BYOK模型的上下文窗口可能完全不同
```
---
## 改进方向
### 方案A: 利用SDK提供的模型限制信息
```python
# 在获取模型信息时保存capabilities
self._model_capabilities = model_info.capabilities
# 在初始化infinite session时使用实际的上下文窗口
if model_info.capabilities.limits.max_context_window_tokens:
actual_context_window = model_info.capabilities.limits.max_context_window_tokens
# 动态调整压缩阈值而不是固定值
compaction_threshold = self.valves.COMPACTION_THRESHOLD
buffer_threshold = self.valves.BUFFER_THRESHOLD
# 这些现在有了明确的含义:是模型实际上下文窗口大小的百分比
```
### 方案B: BYOK模型的显式配置
如果BYOK模型不提供capabilities信息需要用户手动设置
```python
class Valves(BaseModel):
# ... existing config ...
BYOK_CONTEXT_WINDOW: int = Field(
default=0, # 0表示自动检测或禁用compression
description="Manual context window size for BYOK models (tokens). 0=auto-detect or disabled"
)
BYOK_INFINITE_SESSION: bool = Field(
default=False,
description="Enable infinite sessions for BYOK models (requires BYOK_CONTEXT_WINDOW > 0)"
)
```
### 方案C: 从会话反馈中学习(最可靠)
```python
# infinite session压缩完成时获取实际的context window使用情况
# (需要SDK或CLI提供反馈)
```
---
## 建议实施路线
**优先级1必须**: 检查BYOK模式下是否能获取capabilities
```python
# 测试代码
if is_byok_model:
# 发送一个测试请求看是否能从响应中获取model capabilities
session = await client.create_session(config=session_config)
# session是否包含model info
# 能否访问session.model_capabilities
```
**优先级2重要**: 如果BYOK没有capabilities添加手动配置
```python
# 在BYOK配置中添加context_window字段
BYOK_CONTEXT_WINDOW: int = Field(default=0)
```
**优先级3长期**: 利用真实的上下文窗口来调整压缩策略
```python
# 而不是单纯的百分比使用实际的token数
```
---
## 关键问题列表
1. [ ] BYOK模型在create_session后能否获取capabilities信息
2. [ ] 如果能获取max_context_window_tokens的值是否准确
3. [ ] 如果不能获取,是否需要用户手动提供?
4. [ ] 当前的0.80/0.95阈值是否对所有模型都适用?
5. [ ] 不同的BYOK提供商(OpenAI vs Anthropic)的上下文窗口差异有多大?

View File

@@ -0,0 +1,305 @@
# OpenWebUI Skills Manager 安全修复测试指南
## 快速开始
### 无需 OpenWebUI 依赖的独立测试
已创建完全独立的测试脚本,**不需要任何 OpenWebUI 依赖**,可以直接运行:
```bash
python3 plugins/debug/openwebui-skills-manager/test_security_fixes.py
```
### 测试输出示例
```
🔒 OpenWebUI Skills Manager 安全修复测试
版本: 0.2.2
============================================================
✓ 所有测试通过!
修复验证:
✓ SSRF 防护:阻止指向内部 IP 的请求
✓ TAR/ZIP 安全提取:防止路径遍历攻击
✓ 名称冲突检查:防止技能名称重复
✓ URL 验证:仅接受安全的 HTTP(S) URL
```
---
## 五个测试用例详解
### 1. SSRF 防护测试
**文件**: `test_security_fixes.py` - `test_ssrf_protection()`
测试 `_is_safe_url()` 方法能否正确识别并拒绝危险的 URL
<details>
<summary>被拒绝的 URL (10 种)</summary>
```
✗ http://localhost/skill
✗ http://127.0.0.1:8000/skill # 127.0.0.1 环回地址
✗ http://[::1]/skill # IPv6 环回
✗ http://0.0.0.0/skill # 全零 IP
✗ http://192.168.1.1/skill # RFC 1918 私有范围
✗ http://10.0.0.1/skill # RFC 1918 私有范围
✗ http://172.16.0.1/skill # RFC 1918 私有范围
✗ http://169.254.1.1/skill # Link-local
✗ file:///etc/passwd # file:// 协议
✗ gopher://example.com/skill # 非 http(s)
```
</details>
<details>
<summary>被接受的 URL (3 种)</summary>
```
✓ https://github.com/Fu-Jie/openwebui-extensions/raw/main/SKILL.md
✓ https://raw.githubusercontent.com/user/repo/main/skill.md
✓ https://example.com/public/skill.zip
```
</details>
**防护机制**:
- 检查 hostname 是否在 localhost 变体列表中
- 使用 `ipaddress` 库检测私有、回环、链接本地和保留 IP
- 仅允许 `http``https` 协议
---
### 2. TAR 提取安全性测试
**文件**: `test_security_fixes.py` - `test_tar_extraction_safety()`
测试 `_safe_extract_tar()` 方法能否防止**路径遍历攻击**
**被测试的攻击**:
```
TAR 文件包含: ../../etc/passwd
提取时被拦截,日志输出:
WARNING - Skipping unsafe TAR member: ../../etc/passwd
结果: /etc/passwd 文件 NOT 创建 ✓
```
**防护机制**:
```python
# 验证解析后的路径是否在提取目录内
member_path.resolve().relative_to(extract_dir.resolve())
# 如果抛出 ValueError说明有遍历尝试跳过该成员
```
---
### 3. ZIP 提取安全性测试
**文件**: `test_security_fixes.py` - `test_zip_extraction_safety()`
与 TAR 测试相同,但针对 ZIP 文件的路径遍历防护:
```
ZIP 文件包含: ../../etc/passwd
提取时被拦截
结果: /etc/passwd 文件 NOT 创建 ✓
```
---
### 4. 技能名称冲突检查测试
**文件**: `test_security_fixes.py` - `test_skill_name_collision()`
测试 `update_skill()` 方法中的名称碰撞检查:
```
场景 1: 尝试将技能2改名为 "MySkill" (已被技能1占用)
检查逻辑触发,检测到冲突
返回错误: Another skill already has the name "MySkill" ✓
场景 2: 尝试将技能2改名为 "UniqueSkill" (不存在)
检查通过,允许改名 ✓
```
---
### 5. URL 标准化测试
**文件**: `test_security_fixes.py` - `test_url_normalization()`
测试 URL 验证对各种无效格式的处理:
```
被拒绝的无效 URL:
✗ not-a-url # 不是有效 URL
✗ ftp://example.com # 非 http/https 协议
✗ "" # 空字符串
✗ " " # 纯空白
```
---
## 如何修改和扩展测试
### 添加自己的测试用例
编辑 `plugins/debug/openwebui-skills-manager/test_security_fixes.py`
```python
def test_my_custom_case():
"""我的自定义测试"""
print("\n" + "="*60)
print("测试 X: 我的自定义测试")
print("="*60)
tester = SecurityTester()
# 你的测试代码
assert condition, "错误消息"
print("\n✓ 自定义测试通过!")
# 在 main() 中添加
def main():
# ...
test_my_custom_case() # 新增
# ...
```
### 测试特定的 URL
直接在 `unsafe_urls``safe_urls` 列表中添加:
```python
unsafe_urls = [
# 现有项
"http://internal-server.local/api", # 新增: 本地局域网
]
safe_urls = [
# 现有项
"https://api.github.com/repos/Fu-Jie/openwebui-extensions", # 新增
]
```
---
## 与 OpenWebUI 集成测试
如果需要在完整的 OpenWebUI 环境中测试,可以:
### 1. 单元测试方式
创建 `tests/test_skills_manager.py`(需要 OpenWebUI 环境):
```python
import pytest
from plugins.tools.openwebui_skills_manager.openwebui_skills_manager import Tool
@pytest.fixture
def skills_tool():
return Tool()
def test_safe_url_in_tool(skills_tool):
"""在实际工具对象中测试"""
assert not skills_tool._is_safe_url("http://localhost/skill")
assert skills_tool._is_safe_url("https://github.com/user/repo")
```
运行方式:
```bash
pytest tests/test_skills_manager.py -v
```
### 2. 集成测试方式
在 OpenWebUI 中手动测试:
1. **安装插件**:
```
OpenWebUI → Admin → Tools → 添加 openwebui-skills-manager 工具
```
2. **测试 SSRF 防护**:
```
调用: install_skill(url="http://localhost:8000/skill.md")
预期: 返回错误 "Unsafe URL: points to internal or reserved destination"
```
3. **测试名称冲突**:
```
1. create_skill(name="MySkill", ...)
2. create_skill(name="AnotherSkill", ...)
3. update_skill(name="AnotherSkill", new_name="MySkill")
预期: 返回错误 "Another skill already has the name..."
```
4. **测试文件提取**:
```
上传包含 ../../etc/passwd 的恶意 TAR/ZIP
预期: 提取成功但恶意文件被跳过
```
---
## 故障排除
### 问题: `ModuleNotFoundError: No module named 'ipaddress'`
**解决**: `ipaddress` 是内置模块,无需安装。检查 Python 版本 >= 3.3
```bash
python3 --version # 应该 >= 3.3
```
### 问题: 测试卡住
**解决**: TAR/ZIP 提取涉及文件 I/O可能在某些系统上较慢。检查磁盘空间
```bash
df -h # 检查是否有足够空间
```
### 问题: 权限错误
**解决**: 确认脚本可执行:
```bash
chmod +x plugins/debug/openwebui-skills-manager/test_security_fixes.py
```
---
## 修复验证清单
- [x] SSRF 防护 - 阻止内部 IP 请求
- [x] TAR 提取安全 - 防止路径遍历
- [x] ZIP 提取安全 - 防止路径遍历
- [x] 名称冲突检查 - 防止重名技能
- [x] 注释更正 - 移除误导性文档
- [x] 版本更新 - 0.2.2
---
## 相关链接
- GitHub Issue: <https://github.com/Fu-Jie/openwebui-extensions/issues/58>
- 修改文件: `plugins/tools/openwebui-skills-manager/openwebui_skills_manager.py`
- 测试文件: `plugins/debug/openwebui-skills-manager/test_security_fixes.py`

View File

@@ -0,0 +1,560 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
独立测试脚本:验证 OpenWebUI Skills Manager 的所有安全修复
不需要 OpenWebUI 环境,可以直接运行
测试内容:
1. SSRF 防护 (_is_safe_url)
2. 不安全 tar/zip 提取防护 (_safe_extract_zip, _safe_extract_tar)
3. 名称冲突检查 (update_skill)
4. URL 验证
"""
import asyncio
import json
import logging
import sys
import tempfile
import tarfile
import zipfile
from pathlib import Path
from typing import Optional, Dict, Any, List, Tuple
# 配置日志
logging.basicConfig(
level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
)
logger = logging.getLogger(__name__)
# ==================== 模拟 OpenWebUI Skills 类 ====================
class MockSkill:
def __init__(self, id: str, name: str, description: str = "", content: str = ""):
self.id = id
self.name = name
self.description = description
self.content = content
self.is_active = True
self.updated_at = "2024-03-08T00:00:00Z"
class MockSkills:
"""Mock Skills 模型,用于测试"""
_skills: Dict[str, List[MockSkill]] = {}
@classmethod
def reset(cls):
cls._skills = {}
@classmethod
def get_skills_by_user_id(cls, user_id: str):
return cls._skills.get(user_id, [])
@classmethod
def insert_new_skill(cls, user_id: str, form_data):
if user_id not in cls._skills:
cls._skills[user_id] = []
skill = MockSkill(
form_data.id, form_data.name, form_data.description, form_data.content
)
cls._skills[user_id].append(skill)
return skill
@classmethod
def update_skill_by_id(cls, skill_id: str, updates: Dict[str, Any]):
for user_skills in cls._skills.values():
for skill in user_skills:
if skill.id == skill_id:
for key, value in updates.items():
setattr(skill, key, value)
return skill
return None
@classmethod
def delete_skill_by_id(cls, skill_id: str):
for user_id, user_skills in cls._skills.items():
for idx, skill in enumerate(user_skills):
if skill.id == skill_id:
user_skills.pop(idx)
return True
return False
# ==================== 提取安全测试的核心方法 ====================
import ipaddress
import urllib.parse
class SecurityTester:
"""提取出的安全测试核心类"""
def __init__(self):
# 模拟 Valves 配置
self.valves = type(
"Valves",
(),
{
"ENABLE_DOMAIN_WHITELIST": True,
"TRUSTED_DOMAINS": "github.com,raw.githubusercontent.com,huggingface.co",
},
)()
def _is_safe_url(self, url: str) -> tuple:
"""
验证 URL 是否指向内部/敏感目标。
防止服务端请求伪造 (SSRF) 攻击。
返回 (True, None) 如果 URL 是安全的,否则返回 (False, error_message)。
"""
try:
parsed = urllib.parse.urlparse(url)
hostname = parsed.hostname or ""
if not hostname:
return False, "URL is malformed: missing hostname"
# 拒绝 localhost 变体
if hostname.lower() in (
"localhost",
"127.0.0.1",
"::1",
"[::1]",
"0.0.0.0",
"[::ffff:127.0.0.1]",
"localhost.localdomain",
):
return False, "URL points to local host"
# 拒绝内部 IP 范围 (RFC 1918, link-local 等)
try:
ip = ipaddress.ip_address(hostname.lstrip("[").rstrip("]"))
# 拒绝私有、回环、链接本地和保留 IP
if (
ip.is_private
or ip.is_loopback
or ip.is_link_local
or ip.is_reserved
):
return False, f"URL points to internal IP: {ip}"
except ValueError:
# 不是 IP 地址,检查 hostname 模式
pass
# 拒绝 file:// 和其他非 http(s) 方案
if parsed.scheme not in ("http", "https"):
return False, f"URL scheme not allowed: {parsed.scheme}"
# 域名白名单检查 (安全层 2)
if self.valves.ENABLE_DOMAIN_WHITELIST:
trusted_domains = [
d.strip().lower()
for d in (self.valves.TRUSTED_DOMAINS or "").split(",")
if d.strip()
]
if not trusted_domains:
# 没有配置授信域名,仅进行安全检查
return True, None
hostname_lower = hostname.lower()
# 检查 hostname 是否匹配任何授信域名(精确或子域名)
is_trusted = False
for trusted_domain in trusted_domains:
# 精确匹配
if hostname_lower == trusted_domain:
is_trusted = True
break
# 子域名匹配 (*.example.com 匹配 api.example.com)
if hostname_lower.endswith("." + trusted_domain):
is_trusted = True
break
if not is_trusted:
error_msg = f"URL domain '{hostname}' is not in whitelist. Trusted domains: {', '.join(trusted_domains)}"
return False, error_msg
return True, None
except Exception as e:
return False, f"Error validating URL: {e}"
def _safe_extract_zip(self, zip_path: Path, extract_dir: Path) -> None:
"""
安全地提取 ZIP 文件,验证成员路径以防止路径遍历。
"""
with zipfile.ZipFile(zip_path, "r") as zf:
for member in zf.namelist():
# 检查路径遍历尝试
member_path = Path(extract_dir) / member
try:
# 确保解析的路径在 extract_dir 内
member_path.resolve().relative_to(extract_dir.resolve())
except ValueError:
# 路径在 extract_dir 外(遍历尝试)
logger.warning(f"Skipping unsafe ZIP member: {member}")
continue
# 提取成员
zf.extract(member, extract_dir)
def _safe_extract_tar(self, tar_path: Path, extract_dir: Path) -> None:
"""
安全地提取 TAR 文件,验证成员路径以防止路径遍历。
"""
with tarfile.open(tar_path, "r:*") as tf:
for member in tf.getmembers():
# 检查路径遍历尝试
member_path = Path(extract_dir) / member.name
try:
# 确保解析的路径在 extract_dir 内
member_path.resolve().relative_to(extract_dir.resolve())
except ValueError:
# 路径在 extract_dir 外(遍历尝试)
logger.warning(f"Skipping unsafe TAR member: {member.name}")
continue
# 提取成员
tf.extract(member, extract_dir)
# ==================== 测试用例 ====================
def test_ssrf_protection():
"""测试 SSRF 防护"""
print("\n" + "=" * 60)
print("测试 1: SSRF 防护 (_is_safe_url)")
print("=" * 60)
tester = SecurityTester()
# 不安全的 URLs (应该被拒绝)
unsafe_urls = [
"http://localhost/skill",
"http://127.0.0.1:8000/skill",
"http://[::1]/skill",
"http://0.0.0.0/skill",
"http://192.168.1.1/skill", # 私有 IP (RFC 1918)
"http://10.0.0.1/skill",
"http://172.16.0.1/skill",
"http://169.254.1.1/skill", # link-local
"file:///etc/passwd", # file:// scheme
"gopher://example.com/skill", # 非 http(s)
]
print("\n❌ 不安全的 URLs (应该被拒绝):")
for url in unsafe_urls:
is_safe, error_msg = tester._is_safe_url(url)
status = "✗ 被拒绝 (正确)" if not is_safe else "✗ 被接受 (错误)"
error_info = f" - {error_msg}" if error_msg else ""
print(f" {url:<50} {status}{error_info}")
assert not is_safe, f"URL 不应该被接受: {url}"
# 安全的 URLs (应该被接受)
safe_urls = [
"https://github.com/Fu-Jie/openwebui-extensions/raw/main/SKILL.md",
"https://raw.githubusercontent.com/user/repo/main/skill.md",
"https://huggingface.co/spaces/user/skill",
]
print("\n✅ 安全且在白名单中的 URLs (应该被接受):")
for url in safe_urls:
is_safe, error_msg = tester._is_safe_url(url)
status = "✓ 被接受 (正确)" if is_safe else "✓ 被拒绝 (错误)"
error_info = f" - {error_msg}" if error_msg else ""
print(f" {url:<60} {status}{error_info}")
assert is_safe, f"URL 不应该被拒绝: {url} - {error_msg}"
print("\n✓ SSRF 防护测试通过!")
def test_tar_extraction_safety():
"""测试 TAR 提取路径遍历防护"""
print("\n" + "=" * 60)
print("测试 2: TAR 提取安全性 (_safe_extract_tar)")
print("=" * 60)
tester = SecurityTester()
with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:
tmpdir_path = Path(tmpdir)
# 创建一个包含路径遍历尝试的 tar 文件
tar_path = tmpdir_path / "malicious.tar"
extract_dir = tmpdir_path / "extracted"
extract_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
print("\n创建测试 TAR 文件...")
with tarfile.open(tar_path, "w") as tf:
# 合法的成员
import io
info = tarfile.TarInfo(name="safe_file.txt")
info.size = 11
tf.addfile(tarinfo=info, fileobj=io.BytesIO(b"safe content"))
# 路径遍历尝试
info = tarfile.TarInfo(name="../../etc/passwd")
info.size = 10
tf.addfile(tarinfo=info, fileobj=io.BytesIO(b"evil data!"))
print(f" TAR 文件已创建: {tar_path}")
# 提取文件
print("\n提取 TAR 文件...")
try:
tester._safe_extract_tar(tar_path, extract_dir)
# 检查结果
safe_file = extract_dir / "safe_file.txt"
evil_file = extract_dir / "etc" / "passwd"
evil_file_alt = Path("/etc/passwd")
print(f" 检查合法文件: {safe_file.exists()} (应该为 True)")
assert safe_file.exists(), "合法文件应该被提取"
print(f" 检查恶意文件不存在: {not evil_file.exists()} (应该为 True)")
assert not evil_file.exists(), "恶意文件不应该被提取"
print("\n✓ TAR 提取安全性测试通过!")
except Exception as e:
print(f"✗ 提取失败: {e}")
raise
def test_zip_extraction_safety():
"""测试 ZIP 提取路径遍历防护"""
print("\n" + "=" * 60)
print("测试 3: ZIP 提取安全性 (_safe_extract_zip)")
print("=" * 60)
tester = SecurityTester()
with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:
tmpdir_path = Path(tmpdir)
# 创建一个包含路径遍历尝试的 zip 文件
zip_path = tmpdir_path / "malicious.zip"
extract_dir = tmpdir_path / "extracted"
extract_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
print("\n创建测试 ZIP 文件...")
with zipfile.ZipFile(zip_path, "w") as zf:
# 合法的成员
zf.writestr("safe_file.txt", "safe content")
# 路径遍历尝试
zf.writestr("../../etc/passwd", "evil data!")
print(f" ZIP 文件已创建: {zip_path}")
# 提取文件
print("\n提取 ZIP 文件...")
try:
tester._safe_extract_zip(zip_path, extract_dir)
# 检查结果
safe_file = extract_dir / "safe_file.txt"
evil_file = extract_dir / "etc" / "passwd"
print(f" 检查合法文件: {safe_file.exists()} (应该为 True)")
assert safe_file.exists(), "合法文件应该被提取"
print(f" 检查恶意文件不存在: {not evil_file.exists()} (应该为 True)")
assert not evil_file.exists(), "恶意文件不应该被提取"
print("\n✓ ZIP 提取安全性测试通过!")
except Exception as e:
print(f"✗ 提取失败: {e}")
raise
def test_skill_name_collision():
"""测试技能名称冲突检查"""
print("\n" + "=" * 60)
print("测试 4: 技能名称冲突检查")
print("=" * 60)
# 模拟技能管理
user_id = "test_user_1"
MockSkills.reset()
# 创建第一个技能
print("\n创建技能 1: 'MySkill'...")
skill1 = MockSkill("skill_1", "MySkill", "First skill", "content1")
MockSkills._skills[user_id] = [skill1]
print(f" ✓ 技能已创建: {skill1.name}")
# 创建第二个技能
print("\n创建技能 2: 'AnotherSkill'...")
skill2 = MockSkill("skill_2", "AnotherSkill", "Second skill", "content2")
MockSkills._skills[user_id].append(skill2)
print(f" ✓ 技能已创建: {skill2.name}")
# 测试名称冲突检查逻辑
print("\n测试名称冲突检查...")
# 模拟尝试将 skill2 改名为 skill1 的名称
new_name = "MySkill" # 已被 skill1 占用
print(f"\n尝试将技能 2 改名为 '{new_name}'...")
print(f" 检查是否与其他技能冲突...")
# 这是 update_skill 中的冲突检查逻辑
collision_found = False
for other_skill in MockSkills._skills[user_id]:
# 跳过要更新的技能本身
if other_skill.id == "skill_2":
continue
# 检查是否存在同名技能
if other_skill.name.lower() == new_name.lower():
collision_found = True
print(f" ✓ 冲突检测成功!发现重复名称: {other_skill.name}")
break
assert collision_found, "应该检测到名称冲突"
# 测试允许的改名(改为不同的名称)
print(f"\n尝试将技能 2 改名为 'UniqueSkill'...")
new_name = "UniqueSkill"
collision_found = False
for other_skill in MockSkills._skills[user_id]:
if other_skill.id == "skill_2":
continue
if other_skill.name.lower() == new_name.lower():
collision_found = True
break
assert not collision_found, "不应该存在冲突"
print(f" ✓ 允许改名,没有冲突")
print("\n✓ 技能名称冲突检查测试通过!")
def test_url_normalization():
"""测试 URL 标准化"""
print("\n" + "=" * 60)
print("测试 5: URL 标准化")
print("=" * 60)
tester = SecurityTester()
# 测试无效的 URL
print("\n测试无效的 URL:")
invalid_urls = [
"not-a-url",
"ftp://example.com/file",
"",
" ",
]
for url in invalid_urls:
is_safe, error_msg = tester._is_safe_url(url)
print(f" '{url}' -> 被拒绝: {not is_safe}")
assert not is_safe, f"无效 URL 应该被拒绝: {url}"
print("\n✓ URL 标准化测试通过!")
def test_domain_whitelist():
"""测试域名白名单功能"""
print("\n" + "=" * 60)
print("测试 6: 域名白名单 (ENABLE_DOMAIN_WHITELIST)")
print("=" * 60)
# 创建启用白名单的测试器
tester = SecurityTester()
tester.valves.ENABLE_DOMAIN_WHITELIST = True
tester.valves.TRUSTED_DOMAINS = (
"github.com,raw.githubusercontent.com,huggingface.co"
)
print("\n配置信息:")
print(f" 白名单启用: {tester.valves.ENABLE_DOMAIN_WHITELIST}")
print(f" 授信域名: {tester.valves.TRUSTED_DOMAINS}")
# 白名单中的 URLs (应该被接受)
whitelisted_urls = [
"https://github.com/user/repo/raw/main/skill.md",
"https://raw.githubusercontent.com/user/repo/main/skill.md",
"https://api.github.com/repos/user/repo/contents",
"https://huggingface.co/spaces/user/skill",
]
print("\n✅ 白名单中的 URLs (应该被接受):")
for url in whitelisted_urls:
is_safe, error_msg = tester._is_safe_url(url)
status = "✓ 被接受 (正确)" if is_safe else "✗ 被拒绝 (错误)"
print(f" {url:<65} {status}")
assert is_safe, f"白名单中的 URL 应该被接受: {url} - {error_msg}"
# 不在白名单中的 URLs (应该被拒绝)
non_whitelisted_urls = [
"https://example.com/skill.md",
"https://evil.com/skill.zip",
"https://api.example.com/skill",
]
print("\n❌ 非白名单 URLs (应该被拒绝):")
for url in non_whitelisted_urls:
is_safe, error_msg = tester._is_safe_url(url)
status = "✗ 被拒绝 (正确)" if not is_safe else "✓ 被接受 (错误)"
print(f" {url:<65} {status}")
assert not is_safe, f"非白名单 URL 应该被拒绝: {url}"
# 测试禁用白名单
print("\n禁用白名单进行测试...")
tester.valves.ENABLE_DOMAIN_WHITELIST = False
is_safe, error_msg = tester._is_safe_url("https://example.com/skill.md")
print(f" example.com without whitelist: {is_safe}")
assert is_safe, "禁用白名单时example.com 应该被接受"
print("\n✓ 域名白名单测试通过!")
# ==================== 主函数 ====================
def main():
print("\n" + "🔒 OpenWebUI Skills Manager 安全修复测试".center(60, "="))
print("版本: 0.2.2")
print("=" * 60)
try:
# 运行所有测试
test_ssrf_protection()
test_tar_extraction_safety()
test_zip_extraction_safety()
test_skill_name_collision()
test_url_normalization()
test_domain_whitelist()
# 测试总结
print("\n" + "=" * 60)
print("🎉 所有测试通过!".center(60))
print("=" * 60)
print("\n修复验证:")
print(" ✓ SSRF 防护:阻止指向内部 IP 的请求")
print(" ✓ TAR/ZIP 安全提取:防止路径遍历攻击")
print(" ✓ 名称冲突检查:防止技能名称重复")
print(" ✓ URL 验证:仅接受安全的 HTTP(S) URL")
print(" ✓ 域名白名单:只允许授信域名下载技能")
print("\n所有安全功能都已成功实现!")
print("=" * 60 + "\n")
return 0
except AssertionError as e:
print(f"\n❌ 测试失败: {e}\n")
return 1
except Exception as e:
print(f"\n❌ 测试错误: {e}\n")
import traceback
traceback.print_exc()
return 1
if __name__ == "__main__":
sys.exit(main())