penetration-testing
渗透测试(Penetration Testing)是一个用于执行基础渗透测试与安全评估的技能,通过侦察、漏洞发现和利用技术来验证安全控制措施。该技能适用于在获得授权的前提下对目标系统进行安全测试,涵盖侦察、扫描、利用、后渗透和报告五个阶段,并提供 DNS 枚举、端口扫描、Web 扫描、SQL 注入测试等常用命令示例,同时强调书面授权、明确范围、记录一切等最佳实践。
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更新于 11-04 00:13
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渗透测试(Penetration Testing)是一个用于执行基础渗透测试与安全评估的技能,通过侦察、漏洞发现和利用技术来验证安全控制措施。该技能适用于在获得授权的前提下对目标系统进行安全测试,涵盖侦察、扫描、利用、后渗透和报告五个阶段,并提供 DNS 枚举、端口扫描、Web 扫描、SQL 注入测试等常用命令示例,同时强调书面授权、明确范围、记录一切等最佳实践。
该技能用于防御 AI 系统面临的提示注入(Prompt Injection)与间接提示攻击,覆盖聊天应用、智能体工作流和 RAG 管道。它通过输入控制、工具权限、输出校验和隔离边界构建纵深防御,提供输入清洗、检索上下文隔离、工具调用白名单校验、金丝雀令牌(Canary Token)泄露检测、输出脱敏、红队测试用例以及监控告警等能力。适用于构建或加固 LLM 应用、设计处理不可信文档的 RAG 管道、实现带工具调用的智能体工作流、响应已报告的注入漏洞,以及对 AI 集成产品做安全审查。
Hugging Face Transformers 技能,用于加载预训练 Transformer 模型,完成自然语言处理、计算机视觉、音频及多模态任务的推理与微调。
defi-market-overview 是 DefiLlama 技能,用于汇总 DeFi 全市场快照,覆盖总 TVL、DEX 与衍生品成交量、类别排名、链与协议排名、安全事件、融资、稳定币供应和 ETF 资金流。适合需要快速了解 DeFi 整体状况的场景。
Deno Deploy 是 Deno 官方提供的应用部署技能,用于将 Deno 应用部署到生产环境。该技能围绕 Deno CLI 内置的 `deno deploy` 命令展开(要求 Deno >= 2.4.2),涵盖部署工作流、应用创建、环境变量管理、数据库配置、日志查看以及本地开发隧道等功能。它强调使用 `deno deploy` 而非已弃用的 `deployctl`,并提供了交互式与非交互式两种应用创建方式,后者适合 AI 智能体或 CI/CD 流水线使用。技能还包含预检步骤、启动依赖处理、框架自动检测、运行时模式选择(动态/静态)等实用指导,帮助用户顺利完成从本地开发到生产部署的完整流程。
FastAPI 代码审查技能,用于检查路由模式、依赖注入、数据验证与异步处理。审查 APIRouter 配置、response_model、状态码、Depends()、Pydantic 模型与 async 处理器,并区分 FastAPI 惯用写法与真实问题。
以测试与验证为先的方式,按序执行并实现已批准的规范提案,用于实施变更、应用提案、执行规范任务或按已批准计划构建。触发词包括 "openspec开发"、"开发"、"实施"、"实现提案"、"应用变更"、"执行规范"、"按顺序完成任务"、"构建功能"、"开始实施"。
该技能基于 Ann Handley《Everybody Writes》方法论,帮助用户创作以读者为中心、实用且能达成目标的优质内容。适用于撰写博客文章、邮件内容、社交媒体帖子、网站文案、思想领导力文章,以及改进表现不佳的现有内容和编辑自己的作品。技能提供写作 GPS 十二步框架、十三条写作规则、标题与开头写法、邮件主题行公式、社交媒体帖子格式、编辑清单和内容简报模板等。核心原则是写作不是天赋而是技能,强调对读者保持“病态共情”,先写丑陋初稿再无情编辑。
hyfdev-adversarial-review 是一个在交付物完成、提交给用户之前运行的对立审查技能,用证据尝试推翻交付物,并找出工作会话遗留在其中的残留内容,而非确认其正确性。
seo-autopilot 是一个面向产品营销站仓库的 SEO 自动化技能,按日/周/月节奏端到端执行 SEO 工作,状态保存在仓库 seo/ 目录中。覆盖站点健康检查、关键词地图、内容发布、AI 答案追踪与竞品对比,产出真实站点改动而非文档建议。
该技能用于在 Java 项目中应用函数式编程原则,涵盖不可变对象与 Record、纯函数、函数式接口、Lambda、Stream API、Optional、函数组合、高阶函数、模式匹配、密封类等,并给出编译与验证约束。
social-push 是一个用于将内容发布到社交媒体的技能(Skill)。它通过 bash 运行 agent-browser,并参考 references 中对应平台的 workflow,帮助用户把文章、图片上传到目标社交平台。该技能支持小红书(图文与长文)、X(Twitter)推文、微博、微信公众号文章、掘金文章以及 Linux.do 发帖等平台。使用时需先打开支持远程调试的浏览器,再用 agent-browser --auto-connect 自动连接用户浏览器。出于安全考虑,最终操作只允许暂存草稿,禁止自动点击“发布”按钮,由用户自行确认发布。每步操作后需用 agent-browser snapshot -i 确认元素 ref,因为页面状态变化可能导致 ref 编号变化。
读取发票图片并返回结构化数据的技能,可被其他技能调用,也可由用户直接调用。支持 PDF 先做文本抽取,必要时转 PNG 再走图像读取流程,并可用双上下文并行校验提高准确度。
ln-301-task-creator 是 claude-code-skills 中的 L3 规划类工作单元,用于依据已批准的任务计划,通过配置好的任务跟踪器创建实现、重构与测试任务,并返回结构化的任务计划摘要。
ln-522-manual-tester 是一个 L3 工作型技能,用于对 Story 的验收标准(AC)进行手工验证:在目标项目的 tests/manual/ 下生成可执行 bash 脚本,通过 curl 测 API 或 Puppeteer 测 UI,按 AC 输出通过/失败结果并写入跟踪器评论,不做状态变更或修复。
GitHub 是一个基于 Git 的网页版版本控制与协作平台,开发者用它托管、审查和管理代码,并跟踪与解决议题。该技能通过 Membrane CLI 与 GitHub 交互,Membrane 自动处理认证与凭据刷新。可用于管理项目管理与工单数据、记录和工作流,当用户需要与 GitHub 数据交互时使用。支持的操作包括列出议题、拉取请求、仓库、提交、分支、发布,获取特定议题、拉取请求、仓库,以及创建议题、拉取请求、仓库、发布、评论、审查,更新议题与拉取请求,合并拉取请求,搜索议题和 PR 等。官方文档见 https://docs.github.com/en/rest。
该技能用于自动发现生命科学领域的在线 API,并生成、验证 ToolUniverse 工具,最终准备集成 PR。流程包含缺口分析、API 发现、工具创建、验证与集成,并在发现、创建、验证及提交 PR 前设置人工审批节点。
药物靶点验证量化流程,按遗传关联、可成药性、安全性、临床先例、验证证据等维度打分,输出0-100分的靶点验证综合评分与GO/NO-GO建议。
面向传染病暴发场景的快速病原体表征与药物重定位技能,整合病原基因组、宿主免疫、药物靶点与结构预测数据,通过 Python 计算与多工具检索生成候选药物清单和证据分级报告。
kubeseal 是一个命令行工具,用于将 Kubernetes Secret 加密(seal)或重新加密(reseal)为 Bitnami SealedSecret,使其可以安全地存入 Git 等版本控制系统,适用于 GitOps 场景。SealedSecret 采用非对称加密:任何人都可以加密,但只有集群内的 sealed-secrets 控制器可以解密。该工具资料针对 kubeseal v0.38.4 校验,说明其参数名称在近期版本中保持稳定。使用前需要安装 kubeseal CLI,并获取公钥证书(tls.crt),证书可来自项目的 certs/ 目录,或通过 Kubernetes MCP 从集群控制器的密钥读取。sealing 过程本身是纯本地离线操作,获得证书后无需集群访问。资料强调绝不泄露凭据与私钥(tls.key),建议通过 stdin 管道避免明文落盘,并对临时文件进行覆写清理。支持多种范围:strict、namespace-wide、cluster-wide。还提供 --raw 单值加密、--merge-into 合并更新、--re-encrypt 密钥轮换重加密等能力。
用于 arXiv 的 Printing Press 只读命令行技能,通过 arxiv-pp-cli 二进制检索和获取 arXiv 电子预印本元数据,基于公开 Atom API,支持按查询表达式、分类、提交日期或 arXiv ID 查找论文,输出面向智能体友好的 JSON。
n8n-debugging 是 n8n 官方技能仓库 n8n-io/skills 中用于排查 n8n 工作流故障的技能。当工作流不工作、出现错误、结果与预期不符,或用户表示“这个不工作”时触发。它把常见故障原因归纳为参数配置错误、过时假设、路径配置或连接错误、上游数据被剥离、条目上下文丢失、逻辑错误以及真实 bug,并主张先做低成本检查、再深入调查。技能强调相信用户、以执行数据和源码为事实依据,提供从确认症状、检查执行、重新获取工作流与节点类型、用固定数据测试、阅读 n8n 源码、怀疑版本漂移,到报告或临时绕过的分步流程,并列出常见反模式。
Systematic Debugging 是一套面向调试工作的技能,用于在遇到任何 bug、测试失败或异常行为时,先完成根因调查再提出修复方案。其核心原则是必须先找到根本原因,任何只解决症状的修复都视为失败。该技能适用于测试失败、生产环境 bug、意外行为、性能问题、构建失败、集成问题等各类技术问题;在时间紧迫、看起来只需“快速修一下”、已经尝试多次修复、前一次修复无效或尚未完全理解问题时尤其适用。技能定义了必须依次完成的四个阶段:根因调查(仔细阅读错误信息、稳定复现、检查近期变更、在多组件系统中收集证据、追溯数据流)、模式分析(寻找可工作的示例、对照参考实现、列出差异、理解依赖)、假设与测试(提出单一假设、最小化修改验证、按变量逐一测试)、实施(先创建失败测试用例,再针对根因做单一修改,最后验证修复)。若三次以上修复失败,应停止并质疑架构。
用于编写 Sarvam Saaras 语音转文字(STT)代码的技能,覆盖 23 种印度语言,讲解 REST、带说话人分离的 Batch API 与 WebSocket 流式接口的写法及常见坑。