SuperAPI AI 工具集找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 10-22 00:14
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OT/ICS 工控系统攻击方法论，属于安全测试类技能，用于在获得明确授权的隔离环境中评估 SCADA、DCS、PLC 等工业控制系统的安全性。内容按攻击链路组织：先理解 Purdue 分层模型与 IT/OT 边界，再收集工控协议暴露面（Modbus 502、DNP3 20000、OPC UA 4840、EtherNet/IP 44818、S7comm 102、BACnet 47808、FINS 9600），随后覆盖 Modbus TCP、Siemens S7comm、EtherNet/IP CIP 的读写实践，以及 HMI/SCADA 服务器渗透与 IT/OT 边界突破思路，最后评估攻击对物理过程的潜在影响并给出红队安全约束。资料明确警示 OT 系统控制物理过程，仅在授权和安全隔离环境下测试，禁止修改 SIS、禁止在生产系统执行写入操作。
PHP 审计漏洞链组装方法论，用于在各分类漏洞审计完成后评估多个漏洞组合利用的可行性，将单点漏洞串联为完整攻击路径，并包含 Composer 依赖 CVE 扫描方法。
该技能是一套 JavaScript 原型链污染漏洞的利用方法论，适用于目标为 Node.js 应用、使用 lodash/jQuery/深拷贝函数或接收 JSON 输入的场景。内容覆盖服务端（RCE、权限绕过）与客户端（XSS、DOM 操控）两类利用方向，包含污染点识别、测试 Payload、检测方法、各模板引擎与库的利用链、常见漏洞版本对照以及自动化发现思路。
子域名接管检测与利用方法论，用于发现目标存在悬挂 CNAME/NS/MX 记录指向已停用云资源、过期第三方服务或未认领 SaaS 租户的情况。覆盖 CNAME 接管（S3、GitHub Pages、Heroku、Azure、Shopify、Fastly 等 14+ 供应商）、NS 接管（全域控制）、MX 接管（邮件拦截）以及通配符 DNS 风险，并提供检测流程、供应商指纹表、接管步骤与决策树。
VoIP/SIP 服务渗透测试方法论，覆盖 SIP 服务发现与枚举、SIP 认证攻击、通话劫持与窃听、SRTP/ZRTP 安全协议分析、SIP 注册劫持、DoS 攻击以及 Asterisk 后渗透。适用于当 Agent 扫描发现 SIP 端口（5060/5061）开放、需要测试 VoIP 基础设施安全或枚举 SIP 分机等场景。涉及工具包括 SIPVicious 工具链（svmap、svwar、svcrack、sipdump、sipcrack）、SIPPTS、Nmap、Metasploit、enumiax、ucsniff、Wireshark、rtpinsertsound、multimon、iaxflood、inviteflood、SIPp 等。
omc-security-review 是 oh-my-claudecode 中的安全审查技能，用于对代码执行全面的安全审计，检查 OWASP Top 10 漏洞、硬编码密钥和不安全模式，并输出按严重级别分类的安全审查报告。
面向代码与依赖的自动化安全扫描技能，用于执行 npm audit、pip-audit、Semgrep、密钥检测与容器扫描，并集成到 CI 与提交前钩子中。
Amazon Bedrock Automated Reasoning 是 Amazon Bedrock 提供的自动推理能力，用于对 AI 生成内容进行数学化验证，检查其是否符合正式的策略规则。该能力使用形式逻辑与定理证明技术，对模型输出进行确定性校验，而非依赖概率式内容过滤。用户上传包含规则与要求的政策文档（PDF、Word 或文本格式），AWS 会从自然语言策略中提取形式逻辑规则，随后对每一条 AI 响应进行数学验证，输出 Valid（合规）、Invalid（违反策略）或 No Data（信息不足）三种结果。官方称其验证准确率最高可达 99%。该能力于 2025 年 12 月正式可用（GA）。它可作为 Bedrock Guardrails 的第 6 项防护策略使用，也可与 AgentCore Policy 的 Cedar 策略结合，用于知识库 RAG 响应校验，并支持任意基础模型（如 Claude、Nova、Titan、GPT、Gemini）。适用场景包括医疗、金融、法律、保险与客服等领域的合规校验；不适用于通用内容安全、PII 检测、RAG 幻觉检测、实时流式响应、无策略约束的创意写作或简单关键词过滤。
Amazon Bedrock Guardrails 是面向生成式 AI 应用的安全防护实现方案，提供六类保障策略：内容过滤、PII 检测与脱敏、主题拒绝、词过滤器、上下文接地（检测幻觉）以及自动推理（基于形式化规则做数学验证）。它通过 ApplyGuardrail API 与任意基础模型（Bedrock、OpenAI、Google Gemini、自托管模型）配合使用，实现跨 AI 基础设施的一致安全策略。支持输入校验、检索过滤、输出校验等多阶段应用，具备版本控制、CloudWatch 集成与 AgentCore 工具调用校验能力。2025 年增强包括标准层检测能力提升、更广语言支持、代码域 PII 检测，以及自动推理正式可用（验证准确率最高 99%）。
面向漏洞公告与安全运营的业务诊断助手，可基于漏洞公告、CVE摘要、影响版本、资产清单等材料，生成影响简报、诊断结论、处置优先级与行动建议，适合技术、管理者与软件团队快速拆解目标并形成可执行交付物。
面向 Web3 漏洞赏金的 AI 自动化工具集，涵盖自主 Web 渗透、智能合约审计与 AI 生成代码漏洞挖掘，包含 Shannon、LuaN1ao、CAI、SmartGuard 等工具的安装、配置与使用说明。
面向 Web3 漏洞赏金的 Foundry PoC 编写参考与速查技能，整理 Immunefi 可运行 PoC 模板、Foundry 常用 cheatcode、分叉测试模式及 DeFiHackLabs 复现思路。
bmad-security-review 是 bacoco/bmad-skills 中的安全审查技能，通过结构化威胁建模、安全差距评估和整改待办清单，提前暴露风险并嵌入交付计划，适用于功能或系统的安全、隐私与合规评审。
面向 iOS/Swift 项目的安全与隐私扫描智能体，用于检测硬编码密钥、不安全的令牌存储、缺失的隐私清单、ATS 违规、日志泄露敏感数据、ATT 使用说明缺失等问题，并评估 App Store 提交就绪度。
Spuree V1 API 的认证技能，用于获取与刷新 JWT 访问令牌，并以 API Key 访问各 V1 接口。适合智能体首次配置 API 访问、邮箱密码登录、SSO 换取令牌，以及创建、列出、吊销 API Key 的场景。
Spring Authorization Server 是用于构建 OAuth 2.1 与 OpenID Connect 授权服务器的 Spring 项目。资料给出依赖坐标、授权码 + PKCE 流程说明、安全过滤链与客户端注册配置，以及最佳实践和排错清单。
通过 Admin MCP 读取 Kuroco 站点安全配置，并按检查清单诊断与报告风险的只读型技能，不会修改任何设置。可审查 API 安全方式、CORS、IP 限制、登录与密码策略、两步验证、权限组与超级用户清单等。
用于在 Astro 7 中配置内容安全策略（CSP）的技能，涵盖安全响应头、脚本/样式哈希、nonce 以及适配器 staticHeaders 选项，并说明开发模式、视图过渡与 Shiki 内联样式等已知限制。
面向漏洞验证的多阶段流水线技能，用于在开发利用代码前确认漏洞发现真实、可达且可利用，避免在幻觉发现、死代码或不可达路径上浪费精力。
该技能用于在 AWS 上实施云原生网络安全与零信任架构，覆盖 VPC 分层隔离、安全组、NACL、WAF、VPN 与监控，并给出必须遵守和禁止的安全规则。
该技能用于在项目中落实 GDPR 合规的隐私框架、隐私设计原则与数据主体权利，涵盖同意管理、隐私影响评估、数据保护措施及 72 小时违规通知等要求，并提供注册、DSAR、数据泄露响应等示例。
面向红队与安全研究的 EDR/AV 绕过技能文档，涵盖用户态钩子脱钩、直接与间接系统调用、AMSI 与 ETW 补丁、PPID 欺骗、进程注入、休眠混淆、调用栈伪装及内核回调等内容，用于测试端点检测产品的检测能力。
在发布前运行的安全审计技能，用于发现代码中的密钥泄露、不安全 SQL、缺失鉴权等 OWASP Top 10 常见问题，也覆盖交易机器人、智能合约、钱包与 DeFi 协议的风险审查。
Documenso 文档签名集成的安全实践技能，涵盖 API 密钥管理、Webhook 验证、文档访问控制及自托管签名证书配置，帮助实现最小权限配置与可撤销的密钥管理。