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 10-16 00:02
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IaC Security Scanner Skills 是一套面向基础设施即代码（IaC）的 AI 安全扫描技能，由 ara.so 的 Security Skills 集合提供。它针对 Terraform 和 CloudFormation 项目进行上下文感知的安全分析，不同于传统 linter，能够识别跨域攻击链、权限提升路径和合规缺口。扫描流程分为三步：分析仓库结构、资源、信任边界与暴露点；并行扫描 IAM、网络、存储、密钥、日志、无服务器等安全域；关联跨域攻击路径并计算最小修复集。支持完整、快速、范围限定三种扫描模式，输出 HTML、CSV 和终端格式。安装方式为将技能文件复制到 IaC 项目根目录，兼容 Opencode、Codex CLI、Windsurf、Claude Code、Cursor 等 IDE。
面向授权渗透测试的提权技能，汇总 Linux 与 Windows 从低权限用户提升至 root/管理员的方法，涵盖 sudo 滥用、计划任务、Capabilities、NFS、令牌模拟、服务滥用及 AD 攻击（Kerberoasting、黄金票据等）。仅限教育与经书面授权的安全评估使用。
介绍 Stellar 上零知识证明与隐私模式的技能文档，涵盖通过 BLS12-381 主机函数（CAP-0059）在智能合约中验证 Groth16，以及 BN254、Poseidon 等密码学原语、Circom/Noir/RISC Zero 工具链接入方式和常见陷阱。
PCI DSS 合规技能，用于在支付卡数据处理场景中实施 PCI DSS v4.0 要求。该技能覆盖持卡人数据环境（CDE）的范围界定、网络分段、加密与令牌化、访问控制、日志监控、漏洞扫描与渗透测试、策略管理等主题，并提供 SAQ 类型选择、AWS 安全组配置示例、加密与密钥管理要求、审计日志要求以及合规检查清单。适用于处理、存储或传输支付卡数据，进行 CDE 范围界定、SAQ 选择、网络分段、QSA 评估或 ASV 扫描准备等场景。
该技能介绍如何使用 PDFiD、pdf-parser 和 peepdf 等工具，在不打开 PDF 文件的情况下对其结构进行分析，识别内嵌 JavaScript、shellcode、漏洞利用代码和可疑对象。适用于邮件安全网关标记的可疑 PDF 附件、用户上报的可疑文档，以及在沙箱或分析环境中打开前的初步分类。技能涵盖从 PDFiD 关键词扫描、pdf-parser 对象提取、JavaScript 与 shellcode 分析，到内嵌文件与 URL 提取的完整工作流程，并给出分析报告的输出格式。
该技能用于在 ASP.NET Core MVC、Razor Pages 或 Blazor Server 应用中集成 Auth0 的基于 Cookie 的登录、登出和用户资料功能，使用 Auth0.AspNetCore.Authentication SDK。它提供从安装 SDK、配置凭据、在 Auth0 仪表板设置回调 URL、在 Program.cs 注册认证服务，到创建登录/登出控制器或 Razor 页面、展示用户资料视图以及更新导航栏的完整步骤。适用于需要为服务端渲染的 Web 应用添加会话式认证的开发者，不适用于 Web API、Blazor WebAssembly、SPA、Next.js 或 Python 应用。
FedRAMP合规是一项面向为美国联邦机构提供云服务的提供商的合规实施指南，围绕FedRAMP授权、NIST 800-53安全控制与持续监控展开。资料按用途给出影响级别划分、控制族要点、系统安全计划（SSP）大纲、POA&M跟踪模板、持续监控（ConMon）周期任务、FIPS 140-2加密要求以及授权清单。适用于准备FedRAMP授权、落实NIST 800-53控制、建立持续监控流程、管理POA&M、准备3PAO审计或维持既有授权等场景。
该技能用于生成、签名和校验 SBOM 与来源证明，保障软件供应链安全，适用于实施 SLSA 控制、制品信任策略及应对供应链漏洞。
该技能用于加固 AI/LLM 生产部署，防御提示注入、数据外泄、模型窃取与供应链攻击。内容涵盖 AI 专属威胁模型、提示注入检测与输入清洗、NeMo Guardrails 护栏、输出过滤与 PII 脱敏、LLM 接口的 JWT 鉴权与限流、模型权重哈希校验与恶意文件扫描、Kubernetes 网络隔离以及审计日志记录，并给出常见问题与最佳实践。
SQL Injection Testing 是一个用于对 Web 应用开展 SQL 注入漏洞评估的技能，来源于 davila7/claude-code-templates。它覆盖检测与侦察、利用技术、认证绕过和过滤器绕过等环节，支持 in-band、blind 和 out-of-band 攻击向量，用于识别数据库安全缺陷、验证输入净化机制并演示利用手法。技能要求目标 URL、Burp Suite 或等效代理工具、SQLMap 安装以及启用开发者工具的浏览器，同时需要 SQL 语法、HTTP 请求响应周期和数据库结构知识，并强调评估前必须取得书面授权、明确范围与数据处理约定。输出包括带严重性评级的漏洞报告、提取的数据库结构、认证绕过概念验证、修复建议及证据性截图、日志与 payload 文档。技能中给出了大量检测与利用的 payload 示例、快速参考与故障排查方法，并明确了操作边界，如不得执行破坏性查询、限制数据提取量、避免拒绝服务、发现生产数据库真实用户数据时应立即停止。
该技能用于将威胁行为者的行为与观测到的 IOC 系统化映射到 MITRE ATT&CK 框架，并借助 ATT&CK Navigator 构建技术覆盖热力图、识别检测缺口，以及生成可操作的情报报告。技能涵盖 ATT&CK 矩阵结构（战术、技术、子技术）、超过 140 个威胁组织档案（如 APT28、APT29、Lazarus Group、FIN7），以及 Navigator 图层（JSON）的创建。工作流程包括：通过 attackcti 客户端查询 ATT&CK 数据、将威胁行为者映射到具体技术、生成 Navigator 图层、识别检测缺口、进行跨组织技术对比。前置条件包括 Python 3.9+ 及 mitreattack-python、attackcti、stix2 库，ATT&CK Navigator，以及对 ATT&CK 矩阵和 STIX 2.1 Attack Pattern 对象的理解。适用于安全事件调查、检测规则构建、威胁狩猎查询、SOC 分析师结构化分析，以及验证安全监控覆盖情况。
中文介绍正在整理，稍后补充。
该技能用于识别和利用开放重定向漏洞，通过分析 URL 重定向参数（如 next、url、redirect、return、goto 等），应用绕过技术进行安全测试。适用于登录/登出流程、OAuth 授权端点、SSO 实现等场景的授权安全评估，可结合钓鱼模拟、令牌窃取等场景。技能包含完整工作流：识别重定向参数、测试基础载荷、应用验证绕过、测试路径重定向、与其他漏洞链式利用、自动化测试，并提供评估报告输出格式与修复建议。仅限授权安全测试与教育用途。
FlowDriver 是一款将 SOCKS5 代理流量封装为 Google Drive API 调用的工具，用于在受限网络和 DPI 检测环境中隐蔽传输数据，流量外观类似正常的云存储活动。
privacy-parser 是 OpenAI Privacy Filter 的逆向工具，用同一 1.5B opf 模型权重与标签体系，从文本中提取结构化 PII 片段，返回标签、文本和字符偏移，而非做遮蔽。提供正则、纯模型和混合三种后端。
flutter-security 是一个面向 Flutter 应用的安全与数据完整性技能，定位为架构级安全规范。它要求在本地存储敏感数据时使用 AES-256-GCM 认证加密，并强制通过 flutter_secure_storage 保存加密密钥与主密钥派生密钥。密钥派生方面，要求在主密码派生与本地存储加密、导出前使用 NIST 认可的 Argon2id 哈希。内存安全方面，要求在操作结束或应用进入后台时清除密码、密钥等敏感变量；剪贴板安全方面，要求对 OTP、密码等敏感数据在 30-60 秒后以编程方式清除。该技能还要求对任何查看、导出或破坏性操作强制本地生物识别认证，并通过 AppLogger 记录所有安全敏感操作（不含原始密钥）。在输入与 API 安全方面，要求处理或存储前验证并清理所有面向用户的输入字段，所有 API 通信必须使用 HTTPS，敏感应用可考虑证书固定，并严格禁止在源代码或公共仓库中存储令牌、API 密钥或凭据，应改用 flutter_secure_storage 或基于环境的注入。
中文介绍正在整理，稍后补充。
红队交战（Red Team Engagement）是一项用于规划、界定范围并执行经过授权的红队对抗演练的技能，与渗透测试不同。它以目标为导向，通常持续数周，可采用假想入侵或紫队协同等模型，重点验证蓝队的检测与响应能力，而不只是发现漏洞。该技能要求在开展任何规划或执行之前完成严格的授权核查：需有书面授权、明确的目标与范围、目标系统归属确认、成功标准、单一冲突协调联系人、法律审查记录，以及针对意外影响的沟通计划。缺少或不明确时即停止。技能强调不协助未授权的攻击模拟，默认不使用破坏性技术，不导出真实客户数据，发生现实影响时暂停，且不协助编写新的恶意工具，也不针对未同意者开展社会工程。资料还给出了完整的交战生命周期、交战规则（RoE）应包含的内容、报告模板结构与参考框架。
LlamaGuard 是 Meta 推出的 7-8B 参数专用内容审核模型，用于对 LLM 的输入与输出进行安全过滤，可判断对话内容是否安全并给出安全类别。它涵盖 6 个安全类别：暴力与仇恨（S1）、色情内容（S2）、枪支与非法武器（S3）、受管制物质（S4）、自杀与自残（S5）、犯罪策划（S6）。使用时通过 HuggingFace Transformers 加载模型，配合聊天模板对用户输入或模型回复进行分类，输出格式为 safe 或 unsafe 加类别编号。也支持通过 vLLM 部署以获得更高吞吐，可封装为 FastAPI 审核接口，或集成到 NeMo Guardrails 中。适合需要预训练审核模型、追求较高准确率并有 GPU 资源的 LLM 应用场景。
该技能用于对 Microsoft Outlook PST 和 OST 文件进行电子邮件取证分析。它借助 libpff、pst-utils 等开源工具以及 pypff、libratom 等 Python 库，解析 PST/OST 文件中的邮件内容、邮件头、附件、已删除项目以及 MAPI 元数据。PST 文件基于 MAPI 属性系统以专有二进制格式存储邮件、日历、联系人、任务和便笺，现代 Unicode 格式使用 4KB 页面、最大可达 50GB，旧版 ANSI 格式上限为 2GB。该技能适用于安全事件调查、检测规则与威胁狩猎查询构建、SOC 分析师结构化分析流程，以及验证相关攻击技术的安全监控覆盖。分析可恢复已删除邮件、提取邮件头以追踪路由、检查附件中的恶意软件或外泄数据，并重建通信模式。
1Password CLI（op）的设置与使用技能，涵盖安装、桌面应用集成、登录及在 tmux 中安全读写密钥的流程，供智能体在存取凭据时遵循。
该项目是一份面向生产环境的 Docker 容器加固指南，依据 CIS Docker Benchmark v1.8.0 标准，围绕 Dockerfile、镜像与每容器运行时配置给出加固实践。内容涵盖非 root 用户运行、能力（capability）全量丢弃后按需添加、只读根文件系统、tmpfs 可写目录、seccomp/AppArmor 隔离、资源限制、Docker 守护进程 TLS 与日志配置、内容信任签名以及主机层审计规则。文档提供从 Dockerfile 多阶段构建、daemon.json 配置、docker run 参数到审计规则的具体示例，并列出 docker-bench-security、hadolint、dockle 等验证命令，帮助减少攻击面、防止权限提升并落实最小权限原则。
该技能提供一份结构化的 Web 应用漏洞参考，按类别整理 100 个最关键的 Web 应用漏洞，用于系统化地了解和学习常见漏洞模式。技能明确限定仅用于教育目的或经授权的安全评估，使用前必须获得系统所有者的书面许可。在执行任何探测、利用、修改、持久化、数据提取或凭据访问类命令前，设有强制确认环节：需用户说明确切目标 URL、IP、账户或资源，确认书面授权与允许范围，展示确切命令并解释预期效果，并在当前对话中等待明确确认；未获确认时保持只读，仅提供防御性指导，并建议使用沙箱、一次性虚拟机或受控实验环境。
这是一个面向授权渗透测试的 XXE（XML 外部实体注入）漏洞测试技能说明。它指导测试人员在应用处理 XML 输入时发现并利用 XXE 漏洞，实现读取服务器本地文件、发起服务端请求伪造（SSRF）以及带外数据外泄。技能覆盖 SOAP API、文件上传（DOCX、XLSX、SVG、PDF）以及接受 application/xml、text/xml 的接口等场景，提供从识别 XML 处理点、基础文件读取、盲注带外检测、外部 DTD 数据外泄、文件上传注入到 SSRF 的完整工作流，并列出 Burp Suite、XXEinjector、interactsh、xxeserv 等工具，以及发现报告的输出格式与修复建议。