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 10-27 00:15
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Binary Reverse Engineering 是一个用于二进制逆向工程分析的综合技能，帮助分析二进制文件、可执行文件或字节码，理解其功能与工作原理。该技能提供整体方法论、分析哲学与参考资料，并包含多个相关子技能：triage（快速指纹识别）、static-analysis（基于 r2 与 Ghidra 的静态分析）、dynamic-analysis（基于 QEMU、GDB、Frida 的动态分析）、synthesis（报告生成）以及 tool-setup（工具安装）。分析流程遵循假设驱动的智能体循环：先进行 I/O 对比，再观察、假设、规划、执行、记录、更新，直至理解充分。技能强调人在回路中，执行二进制、网络操作、特权操作等需人工批准，并通过情景记忆跨会话保存分析知识。
Hashcat 密码恢复与哈希破解工具技能，覆盖 300+ 哈希算法与多种攻击模式，用于获得授权的密码审计、取证恢复和安全研究。强调必须先取得书面授权，仅可破解被明确授权的哈希。
GDPR Data Handling 是一个面向 GDPR 合规数据处理的实用实施指南技能，主要用于构建处理欧盟个人数据的系统、实现同意管理、处理数据主体请求（DSR）、开展 GDPR 合规审查、设计隐私优先架构以及创建数据处理协议。该技能强调在明确目标、约束和所需输入后，应用相关最佳实践并验证结果，提供可执行的步骤与验证方法；如需详细示例，可查阅 resources/implementation-playbook.md。它仅适用于与 GDPR 数据处理明确匹配的任务，不适用于无关领域或超出该范围的工具需求。其输出不能替代针对具体环境的验证、测试或专家审查；当缺少必要输入、权限、安全边界或成功标准时，应停止并请求澄清。
picocom 技能用于通过 UART 串口控制台与物联网设备交互，配合串口助手脚本进行设备枚举、漏洞发现、引导加载程序交互、Shell 访问及 AT 命令接口测试等安全测试操作。
security-analyzer 是一款面向代码仓库与基础设施的安全漏洞分析工具，可扫描 npm、pip、gem、go、cargo 等依赖，Docker、Kubernetes 容器与 Terraform 等 IaC 配置，获取 CVE/漏洞利用情报并生成分阶段修复计划与 TDD 验证测试。
该技能用于将威胁模型与业务上下文转化为可执行的安全需求，适合编写安全用户故事、映射合规需求、制定安全验收标准与测试用例，并支持安全架构文档整理。
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。
NeMo Guardrails 是 NVIDIA 推出的面向 LLM 应用的运行时安全框架，可为大模型应用添加可编程的安全护栏。它支持越狱检测、输入/输出校验、事实核查、幻觉检测、PII 脱敏、毒性检测等机制，通过 Colang DSL 定义安全流程，在请求到达模型前后进行拦截与过滤。安装方式为 pip install nemoguardrails，可集成 LlamaGuard、Presidio、ActiveFence 等组件，适用于生产环境的 LLM 应用安全防护。
Prompt Guard 是 Meta 推出的 86M 参数提示注入与越狱检测分类器，用于在 LLM 应用中过滤恶意提示词和第三方数据。它能够区分正常内容（BENIGN）、数据中嵌入的指令（INJECTION）以及直接覆盖尝试（JAILBREAK），并给出对应的概率分数。模型体量轻，GPU 延迟低于 2ms，可在 CPU 上部署。支持英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、意大利语、印地语和泰语 8 种语言。资料给出的性能指标为：分布内 TPR 99.7%、FPR 0.6%，分布外 TPR 97.5%、FPR 3.9%。
用于起草详细隐私政策的技能，覆盖数据类型、适用司法辖区、GDPR 与合规考量，并标注需法律审查的条款。适用于为数字产品或服务生成隐私政策草稿，输出摘要、完整政策文档与合规说明三部分。
阿里云 OSS 跨账号授权只读诊断技能：通过 GetBucketInfo、GetBucketPolicy 等只读查询比对调用者 UID 与桶属主 UID，归因 AccessDenied/NoPermission 到信任策略缺失、RAM 策略范围、Bucket Policy 与 RAM 双重授权等问题，并输出授权模板。
deep-links 是面向 IDA 反向工程场景的技能，用于把 IDA 分析答案中的函数、地址、字符串、类型和导入等目标生成为可点击的 ida:// 深链接。它要求链接必须由 SQL 从 deep_links 表生成，不能手工拼接，以保证目标经校验并符合 IDA 自身格式。链接以 [标签](uri) 形式写入正文、列表或表格单元格，标签使用同行中的精确符号名（如 sub_401130），并在旁保留纯文本地址。函数链接默认打开伪代码视图（无反编译器时用反汇编），其它资源默认使用反汇编视图。该技能还支持按需跳转：在 IDA 插件中可直接调用 ida_open_link，或从命令行用 idasql link open 打开链接。使用前提是 IDA 9.4 及支持深链接的 idasql 构建，缺失时不应生成链接。
audit-fix 是面向 monorepo 的 pnpm 安全审计修复技能：运行 pnpm audit，通过升级直接依赖、添加定向 overrides、清理失效 overrides 来修复漏洞，并给出前后对比摘要。
Litestar 认证与授权技能：使用守卫、会话/JWT 认证中间件和路由保护模式，在 Litestar 中实现认证与授权，适用于保护端点、添加登录/会话流程或强制权限。
对进入系统的文件或 URL 执行安全与合规扫描，输出 pass/reject 判定与扫描报告，作为所有文档处理的强制前置关卡。
面向SEC网络安全披露的二线准备包技能，可分别生成8-K Item 1.05触发与重大性判断工作底稿、10-K Item 106年度披露包，以及披露控制与程序（DCP）就绪度映射。仅供披露委员会、证券律师与指定高管签署前的草稿使用。
负面新闻分类技能，针对特定客户或实体，对不利媒体命中记录做身份可信度、来源可靠性、时效性、重要性及金融犯罪类型比对，产出Word备忘录与结构化分类记录，并给出下游路由建议；技能止于路由建议，不替复核人做风险评级、SAR申报或退出客户等决定。
Apache Airflow Steward 中的一个技能：把上游仓库中已公开的安全相关修复 PR 转为跟踪器（tracker）议题，以启动后续的 CVE 分配与公告流程。适用于安全报告未经过安全邮件列表、而是以公开 PR 形式出现的场景。
audit-finding-fix 是 apache/magpie 提供的技能，用于为非安全类审计工具（如 ruff、flake8、mypy、pylint、CodeQL、Apache Verum、Apache Caer 等）的批量发现项起草最小修复，逐项重跑工具验证，并在单一分支提交后交人工审查，不自动开 PR。
Apache Magpie 中的安全技能，引导安全团队成员为指定的 <tracker> 跟踪议题完成 CVE 分配流程。该技能准备可点击的分配链接与需粘贴到表单的标题，并在用户确认后将已分配的 CVE 回写到跟踪议题。分配操作本身由治理权限门控，需人工在 CVE 工具中完成。
对单个代码仓库或本地检出执行只读依赖漏洞审计的技能。它会自动识别项目的依赖管理器并运行相应的审计工具，按严重级别汇总可修复的已知漏洞供维护者排查，全程不修改依赖文件、锁文件或清单，也不提交或推送任何更改。
Apache Magpie 的安全工作流技能，用于将两个描述同一根因漏洞的跟踪 issue 合并为一个，保留每位报告者的署名、邮件列表线索与各独立报告正文，并将被合并的 issue 关闭并标记为 duplicate。
Apache Magpie 框架中的 issue-fix 技能，用于尝试修复安全跟踪器中的安全问题，并在上游仓库提交公开 PR。它会先运行 security-issue-sync 同步状态，再检查是否已有 PR，评估问题是否易于修复。所有改动均需用户明确确认。
Apache Magpie 的安全问题导入技能：扫描安全邮件列表，找出尚未在跟踪器中建单的报告，向用户展示拟导入项，默认将候选报告导入为待分诊的跟踪 issue，并起草确认回执。