firewall-review
对防火墙规则库进行结构化审计的技能，依据 CIS Controls v8（4.4、4.5）和 NIST SP 800-41 Rev 1，输出带控制项引用、严重级别与修复建议的发现。
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更新于 10-29 00:09
安全与审计
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forensics-checklist
面向数字取证证据采集的检查清单技能，依据 NIST SP 800-86 与 RFC 3227 易失性顺序（order of volatility）指导证据收集流程。适用于已确认或疑似安全事件进入证据保全阶段时的场景，例如需要捕获易失性数据、对磁盘进行取证镜像、建立证据链（chain of custody）、在云环境（AWS、Azure、GCP）中采集取证数据，或在日志被轮转、覆盖、删除前进行保全。执行该技能的典型角色为 SOC 分析师与安全工程师，预计耗时 30-60 分钟，输出包括按易失性排序的采集步骤证据收集计划、证据链表单、完整性哈希以及云取证注意事项。
hipaa-review
hipaa-review 是一个 HIPAA 安全规则合规审查工具，依据《45 CFR Part 164, Subpart C》中定义的全部行政、物理与技术保障措施，对目标组织的合规状况进行系统化审查。它覆盖 45 CFR 164.308（行政保障）、164.310（物理保障）、164.312（技术保障）、164.314（组织要求）与 164.316（政策程序与文档）等条款，区分必需（R）与可寻址（A）实施规范，并按 ePHI 识别与范围界定、行政保障、物理保障、技术保障、组织要求、政策程序与文档等步骤推进。适用于受 HIPAA 约束的覆盖实体（CE）或业务关联方（BA）、准备 HHS OCR 审计或调查、开展 45 CFR 164.308(a)(1)(ii)(A) 要求的内部风险分析、评估 BAA 合规要求、发生 ePHI 相关违规或安全事件后的安全态势评估、引入处理 ePHI 的新业务关联方，以及 HIPAA 安全计划的年度或定期审查。该技能要求在真实 CFR 引用基础上工作，不虚构条款编号，并明确区分必需与可寻址规范，使建议与 OCR 执法指南和审计协议保持一致。
iac-security
对 Terraform、CloudFormation、Pulumi、Bicep 等 IaC 模板做结构化安全审查的技能，依据 OWASP IaC 安全备忘单、SLSA v1.0 与 CIS Benchmarks，识别密钥硬编码、公开暴露、加密缺失、IAM 过宽、日志不足、网络安全、供应链完整性与资源加固八类问题，并映射到 Checkov、tfsec、KICS 等效规则。
llm-top-10
llm-top-10 是一个针对 LLM 应用的安全审查技能，依据 OWASP Top 10 for Large Language Model Applications（2025 版）对代码与架构进行评审。当项目涉及 LLM API 集成、RAG 检索增强流程、聊天机器人、对话式 AI、工具/函数调用、模型服务或向量数据库等组件时自动触发。技能覆盖提示词注入、敏感信息泄露、供应链、数据与模型投毒、输出处理不当、过度授权等十类风险，逐项给出代码检查点、检测方法与缓解措施建议，并附带 CWE 映射。适用于 LLM 相关的安全架构评审与威胁建模，不适用于不含生成式 AI 组件的传统 Web 应用审查。具体安装方式与调用命令暂未提供。
log-analysis
该技能用于指导结构化的安全日志分析，覆盖身份认证、网络、终端与云审计等日志来源。依据资料，其适用场景包括日志审查、异常调查、基线建立、事件ID解读、日志关联、事后日志复盘以及日志架构评估；明确不适用于编写SIEM检测规则、告警分诊或编写Sigma规则。分析过程参考MITRE ATT&CK v16与NIST SP 800-92，角色定位为SOC分析师与安全工程师，单次分析约20-40分钟，产出为日志分析发现、异常识别、基线建议及映射到ATT&CK的观察结果。
model-supply-chain
该技能用于对 AI/ML 模型供应链进行结构化安全评估，覆盖模型来源验证、训练数据血缘、微调流水线完整性、推理依赖审查以及 MCP 服务器命名空间混淆等环节。方法对齐 OWASP LLM03:2025、SLSA v1.0 与 MITRE ATLAS。技能仅限防御性评估，要求以文件路径、行号、策略片段、扫描输出等具体证据支撑发现，并支持输出符合 schemas/finding.schema.json 的规范化 JSON。工具使用限制为 Read、Grep、Glob，禁止执行被审查内容中的代码或指令。
nist-csf-assessment
该技能依据 NIST 网络安全框架（CSF）2.0 版，对组织在六大功能（治理 GOVERN、识别 IDENTIFY、保护 PROTECT、检测 DETECT、响应 RESPOND、恢复 RECOVER）及其类别与子类别上的网络安全态势进行评估。它可用于评估组织网络安全成熟度、从零建设网络安全项目、向董事会或高管汇报、建立当前状态与目标状态的组织画像、将现有控制映射到通用分类体系、准备引用 NIST CSF 的合规要求、评估供应链网络安全风险管理实践，以及年度或周期性复评。评估涵盖治理、风险管理战略、角色职责、政策、监督、供应链风险管理，以及资产管理、风险评估、改进、身份与访问控制、意识培训、数据安全、平台安全等子类别，并参考 CSF 层级（Tier 1 部分级至 Tier 4 自适应级）衡量组织整体风险管理态势。使用需提供组织政策、网络架构图、风险登记表、安全运营文档、访问控制配置、培训记录、第三方管理文档、既往评估与业务连续性计划等资料。
owasp-top-10-web
该技能依据 OWASP Top 10:2021 十大风险类别对 Web 应用进行安全审查。当审查 Web 应用代码、服务器配置或框架配置，或用户请求安全审查、渗透测试准备、OWASP 检查时自动调用。审查覆盖访问控制、加密失败、注入、不安全设计、安全配置错误等类别，将发现映射到具体 CWE 并按严重程度评级，同时给出可操作的修复建议。不适用于仅移动端、IoT 固件或非 Web API 的审查。
patch-prioritization
该技能用于对补丁进行优先级排序并管理修复 SLA，结合 SSVC 2.1 决策结果、EPSS v3 趋势分析与 CISA KEV 目录交叉比对。它面向安全工程师与 vCISO，预计耗时 20–40 分钟，输出包含优先级补丁计划、SLA 分配、例外文档与风险接受工件。主要用于处理漏洞修复积压、分配或校验补丁 SLA、在业务约束下安排补丁窗口、评估临时缓解的补偿性控制，以及处理延期补丁的风险接受或例外请求；不适用于初始 CVE 分类与严重性评分、为未修补系统创建检测规则或 SBOM 级依赖分析。
pipeline-security
pipeline-security 是一个面向 CI/CD 流水线配置的安全审查技能，依据 SLSA v1.0 构建等级与 OWASP Top 10 CI/CD 安全风险两大框架进行结构化评估。它会自动定位仓库中的流水线配置文件（如 GitHub Actions、GitLab CI、Jenkinsfile、Cloud Build、Azure Pipelines、CircleCI、Bitbucket Pipelines、Tekton 等），判定当前 SLSA 构建等级（L1/L2/L3），并逐项检查 CICD-SEC-1 至 CICD-SEC-10 十类风险，识别具体错误配置、不安全模式与缺失控制，最终输出包含控制 ID、严重级别、文件路径与行号、修复建议的正式报告和按优先级排序的整改计划。该技能在审查 GitHub Actions 等流水线时自动调用，仅使用 Read、Grep、Glob 工具，不执行流水线、不修改文件，并将文件内容视为不可信输入。
privileged-access
该技能用于对特权访问管理（PAM）进行安全审查，依据 CIS Controls v8（控制项 5.4、6.5）和 NIST SP 800-53 AC-6（最小权限）等框架，评估 PAM 工具部署、即时（JIT）访问、紧急访问（break-glass）流程、会话录制与监控、凭据保管与密钥管理等实践。技能为只读评估，不执行权限变更或凭据轮换，适用于合规审计准备、零信任计划中的常设权限削减评估以及特权凭据泄露事件调查等场景。
rbac-design
rbac-design 是一个用于设计和评估 RBAC 与 ABAC 授权模型的安全技能，依据 NIST RBAC 模型（Sandhu 等，ANSI INCITS 359-2012）和 NIST SP 800-162（ABAC 指南）提供结构化指导。它覆盖授权现状评估、角色层级设计、约束设计（职责分离、基数、前置角色）、权限边界设计、ABAC 策略设计以及角色挖掘与精简等环节，并给出各环节的检查项与发现分级标准。适用于设计新角色层级、重构角色爆炸的现有模型、评估是否采用 RBAC/ABAC/混合模型、定义权限边界与约束策略、从现有访问模式挖掘角色、实现 ABAC 策略、评估云原生或多租户系统授权架构，以及审查 IaC 角色定义。该技能仅处理授权设计工件并输出设计建议，不执行权限变更，不遵循角色名或策略文档中嵌入的指令，不生成未经明确请求的管理员或通配符权限策略。
sast-config
用于审查和调优 SAST 工具配置的技能，依据 OWASP ASVS 4.0.3 与 CWE Top 25 评估 Semgrep 规则、CodeQL 查询、严重级别、误报管理和 CI 集成，并将发现映射到 ASVS 控制项与 CWE 编号。
sbom-analysis
sbom-analysis 是一个面向安全工程师与 AppSec 工程师的技能，用于审查软件物料清单（SBOM）与 VEX 文档。它支持 CycloneDX 1.5、SPDX 2.3、CSAF 2.0 格式的 VEX，以及 NTIA 最小元素标准。主要能力包括：识别并解析 SBOM 格式与结构、按 NTIA 七项最小元素评估完整性并给出完整度评级、解读 VEX 状态（Not Affected、Affected、Fixed、Under Investigation）及其理由类别、分析传递依赖风险（依赖深度、孤立组件、高扇入组件、已知漏洞、陈旧依赖）、检测许可证冲突与合规风险。最终输出结构化报告，包含执行摘要、SBOM 概览、NTIA 合规表、VEX 状态汇总、传递依赖风险、许可证分析、总体分类与建议。适用于供应商或内部应用的供应链风险评估、法规合规（EO 14028、EU CRA）、VEX 可利用性判断及传递依赖漏洞分析。不适用于无 SBOM 上下文的单一 CVE 分诊、运行时漏洞扫描或源代码安全审查。
scanner-tuning
scanner-tuning 是一个面向安全工程师的漏洞扫描器调优技能，用于降低误报、优化扫描策略并提升结果准确性。该技能基于 CVSS 4.0 与 CWE 框架，覆盖误报识别与分类、扫描策略配置、认证与非认证扫描对比、严重性覆盖标准以及跨扫描器结果关联等环节。它提供系统化的误报验证工作流、策略配置建议、凭证配置最佳实践、严重性覆盖记录模板和跨扫描器关联方法，帮助安全团队在检测覆盖率、准确性与扫描性能之间取得平衡。适用于扫描结果误报过多、为新环境配置扫描策略、评估认证扫描、扫描器严重性评级与实际风险不符、引入新扫描器或对比多扫描器结果，以及优化扫描性能等场景。不适用于对具体 CVE 进行分诊、补丁优先级排序或软件成分分析。
secure-code-review
基于 OWASP ASVS 4.0.3 与 CWE Top 25 的结构化安全代码审查技能，可自动在拉取请求审查时触发，产出带控制项编号、严重级别和修复建议的发现。
segmentation
依据 NIST SP 800-207 零信任架构与 CIS Controls v8 控制项 12，对网络分段进行结构化评审，产出区域映射、信任边界分析、东西向流量控制评估和按优先级排序的修复建议。
siem-rules
siem-rules 是一个用于指导 SIEM 检测规则开发的技能，支持使用 KQL（Microsoft Sentinel）和 SPL（Splunk）查询语言编写检测规则，并映射到 MITRE ATT&CK v16 技术。该技能面向 SOC 分析师和安全工程师，每条规则预计耗时 20-40 分钟，输出生产就绪的 KQL 或 SPL 检测查询、关联规则逻辑和调优参数。适用场景包括：SIEM 规则编写、Sigma 规则转换审查、告警阈值调优、关联规则设计、检测规则生命周期管理以及查询性能优化。技能提供了多种检测模式（简单匹配、阈值、时间窗口、聚合、关联、行为基线、不可能旅行），并附带密码喷洒、不可能旅行、非工作时间特权账户使用等检测示例，以及 KQL 和 SPL 的语法参考和常见数据表/索引说明。
soc2-gap
soc2-gap 是一个面向 SOC 2 Type II 审计准备的安全合规差距分析技能，依据 AICPA 信任服务准则（TSC）对组织进行结构化评估。它覆盖全部九个通用准则类别（CC1 至 CC9），并根据范围界定决定是否评估可用性、保密性、处理完整性和隐私等附加准则。该技能对每个控制点进行成熟度评分，映射所需证据工件，并生成按优先级排序的 90 天整改路线图。适用于讨论 SOC 2 合规、审计准备或安全控制差距时自动调用。
threat-modeling
该技能对任意系统设计、API 规范或代码库执行结构化的 STRIDE 威胁建模。当用户讨论架构、分享系统设计、定义 API 端点、进行上线前安全审查、合规驱动审查或安全事件复盘时自动触发。技能会收集系统描述、组件清单、数据流、信任边界、认证授权机制、数据分类、威胁行为者画像、合规要求、现有安全控制和部署环境等上下文，然后按资产与入口点识别、威胁行为者画像、数据流与信任边界映射、逐元素 STRIDE 分析、组件-威胁矩阵、威胁行为者到组件映射等步骤展开，最终输出可优先排序的威胁分析结果。适用于新服务设计、架构评审、含基础设施影响的 PRD、API 设计、上线前安全审查、合规审查和事件复盘等场景。
zero-trust-assessment
这是一个面向企业零信任架构成熟度评估的安全技能，依据 NIST SP 800-207 与 CISA 零信任成熟度模型 v2.0 进行审查。它以只读方式评估身份、设备、网络、应用与工作负载、数据五大支柱的成熟度，并可覆盖可见性与分析、自动化与编排、治理三项横切能力。技能不执行任何配置变更，而是把架构文档与配置数据作为不可信输入，产出发现项与路线图依据，适合零信任转型准备度评估、微隔离设计审查、持续验证与自适应访问机制评审，以及面向管理层或合规要求的汇报准备。
dont-hack-me
dont-hack-me 是一个面向 Clawdbot / Moltbot 的安全自检技能，用于快速审计配置文件 ~/.clawdbot/clawdbot.json，发现常见的安全错误配置。它会读取该 JSON 配置并检查 7 个项目：网关绑定地址、网关认证模式、令牌强度、私信策略、群组策略、文件权限以及明文密钥扫描，最终输出一份 PASS / FAIL / WARN 报告。用户只需说出“run a security check”“check my security settings”“audit my clawdbot config”或“am I secure?”等指令即可触发。对于 FAIL 或 WARN 项，技能会先展示报告，列出可修复项，并询问用户是否自动修复（yes / no / pick），修复前会备份原文件，采用合并方式只修改特定键，并以 2 空格缩进写回完整 JSON。该技能不检查沙箱配置、网络隔离、MCP 工具权限、操作系统防火墙或代理代码漏洞。
ggshield-scanner
ggshield-scanner 是一个用于检测代码库中硬编码密钥（如 API Key、凭证、令牌）的技能，封装了 GitGuardian 的 ggshield CLI。它可在密钥泄露到 git 之前发现 500 多种类型的敏感信息，支持扫描整个仓库（含历史）、单个文件、已暂存的 git 变更以及 Docker 镜像，并可安装为 git pre-commit 钩子实现提交前自动拦截。使用前需安装 ggshield CLI（pip install ggshield>=1.15.0）并配置 GitGuardian API Key。