hunt-api-misconfig
面向安全测试的 API 配置错误排查技能,覆盖批量赋值、JWT 算法缺陷、原型链污染、参数污染、CORS、OData 查询绕过与 Swagger/OpenAPI 规范泄露等攻击面。
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更新于 11-05 00:16
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面向安全测试的 API 配置错误排查技能,覆盖批量赋值、JWT 算法缺陷、原型链污染、参数污染、CORS、OData 查询绕过与 Swagger/OpenAPI 规范泄露等攻击面。
Apple Silicon 上的 GPU 计算与数值计算参考技能,覆盖 Metal Shading Language 语言规范、compute dispatch 编码与统一内存优化、MPS/MPSGraph 矩阵运算与神经网络推理,以及 Apple 研究团队开源的数组框架 MLX。
该技能将商品资料、包装与资质、目标平台、目标人群和视觉参考,转化为可直接执行的电商视觉方案,涵盖转化策略、Campaign Style Lock、主图/详情页/Listing/A+ Storyboard、图内文案、设计说明、生图 Prompt 以及证据与合规审查。适用于淘宝、天猫、京东、拼多多、抖音小店等平台,也支持跨境本地化场景。默认中文输出,可按要求切换英文或双语,但不改变证据与合规边界。核心原则是证据优先、按任务路由、不把假设写成事实、先统一视觉再写细节,并对平台规则时效性和高风险品类合规保持保守处理。
deep-app-audit 是 frappe/skills 中的技能,用于对单个 Frappe 应用检出目录做深度审计,覆盖安全、正确性与定制化三类缺陷,并生成一份报告。审计由多个独立 agent 分别执行各安全范围与质量规则,并对发现做验证。
gstack-openclaw-investigate 是一个系统化调试技能,用于排查错误、修复缺陷和做根因分析。它强调先定位根因再修复,通过收集症状、阅读代码、检查近期改动、复现问题、模式分析、假设验证、最小化修复与回归测试等阶段,输出结构化调试报告。
sync-gbrain 是 gstack 技能,用于让 gbrain 与当前仓库代码保持同步,并刷新 CLAUDE.md 中的 agent 搜索指引。可重复运行且幂等,适用于“同步 gbrain”“刷新 gbrain”“重新索引此仓库”或“gbrain 搜索找不到内容”等场景。
GrapesJS Studio SDK 集成指南:用于在应用中嵌入可定制的可视化编辑器,支持网站、邮件与文档项目类型,涵盖安装、配置、插件集成与持久化设置。
该技能用于在需要 GitHub CLI(gh)安装与认证指引,以及仅由操作者执行的 GitHub issue 清单工作流时使用。智能体不直接摄取 GitHub issue 内容,仅用 issue 编号做可追溯性,需求分析改用仓库内规划文档。
Tailwind CSS 无障碍模式技能,围绕 WCAG 2.2 标准提供可复用的 Tailwind 类组合与代码示例,涵盖焦点管理、屏幕阅读器工具类、颜色对比、动效减弱、表单无障碍、交互组件、触摸目标尺寸、文本可读性与语义化 HTML 等主题。适合在构建或审查 Tailwind 界面时参考,帮助实现键盘可访问、对比度达标、触摸目标合规的组件。
feishu-docx 是一款将飞书/Lark 云文档导出为 Markdown 的工具,支持 docx 文档、sheet 表格、bitable 多维表格和 wiki 知识库,便于 AI 分析与阅读。
GPUI 的异步与后台任务技能,讲解前台任务(cx.spawn)与后台任务(cx.background_spawn)的用法、任务管理与常见陷阱,适用于处理异步、并发与耗时计算。
lynx-ui 是一个面向 Lynx 生态的 UI 组件库技能(skill),用于在构建界面时选择合适的组件、核对公开 API、改编示例、配置 Luna 主题、选择动效包以及组合页面。该技能强调按需加载最小范围的参考资料:组件选择查阅 component-overview.md,安装与故障排查边界查阅 foundation.md,Luna 主题与 token 查阅 theming-and-tokens.md,动画选择查阅 motion.md,常见组件组合查阅 component-composition.md。选定组件后,进一步查看该组件目录下的 guide.md(如有)、api.md(精确的公开 props、方法与导出)和 examples.md(实现模式)。规则要求:除非 API 参考要求特定包导入,否则统一从 @lynx-js/lynx-ui 导入;保留文档中记录的组件组合与状态处理方式;在 api.md 中核实 props、方法与导出;将示例视为用法模式并在 api.md 中核实其 API;遇到未覆盖的内容应报告缺失而非猜测。
基于 ISO/IEC 42001:2023 的 AI 治理就绪度与差距评估技能,用于检查人工智能管理体系(AIMS)在风险管理、问责、透明度、伦理与合规方面的实践,可生成审计报告与改进路线图。
该技能用于在 Meteor 3 中编写和调试 Mongo 查询,覆盖服务端异步驱动与客户端 Minimongo 同步模拟器的差异。它提供决策流程:服务端使用 await Collection.*Async(...),客户端可同步调用,同构代码优先使用异步 API;并说明索引创建、oplog 与 change streams 的响应式来源选择、Meteor 3.5+ 的驱动顺序与配置覆盖、collation 用法及常见反模式。
面向 Azure 基于角色的访问控制(RBAC)开发的技能,提供故障排查、最佳实践、决策、限制与配额、安全、配置及集成编码模式等专家指引,结合本地快速参考内容与远程文档获取能力。
该技能用于通过 Supabase 的 REST API 对数据库表执行 CRUD 操作,包括查询、插入、更新、删除数据以及调用 RPC 函数。它提供基于 Shell 的辅助脚本,支持 SELECT 过滤、排序、分页、批量插入、Upsert、条件更新与删除等操作,并附带过滤运算符参考、响应格式化、常见模式与错误处理说明。使用前需配置 SUPABASE_URL 与 SUPABASE_KEY 环境变量,并 source 共享的 supabase-api.sh 辅助脚本。适用于需要在命令行或自动化脚本中直接操作 Supabase 数据库的场景。
用于在 Google Drive 中上传、下载、搜索和分享文件的技能,支持创建文件夹、管理权限以及管理评论与回复。通过命令行脚本调用,需先安装 Python 依赖并完成 OAuth 2.0 认证。
Mixed-Initiative Flow 是一套关于人机协作中“主动权”分配的设计方法,探讨何时由 AI 主导、何时由用户主导,以及两者之间如何交接控制权。资料将交互划分为用户驱动、AI 驱动和共享三种模式,并给出显式交接、隐式交接、协商式交接和强制交接四种控制转移方式。它同时列出 AI 应当主动介入的场景(用户不确定、任务有最佳实践流程、用户明确求助、主动建议能省时且不打扰)与用户应保留控制权的场景(主观判断或创意方向、高风险高代价、用户具备强领域专长、涉及隐私或同意决策)。此外还总结了主动权反复横跳、AI 过于被动、AI 过于强势、归属不清等反模式,以及主动权地图、交接触发条件定义、各功能区域自主级别规范等设计产物。
用于为团队统一配置 VS Code 工作区,生成 .vscode 目录下的设置、推荐扩展、任务、调试配置、代码片段,以及可选的 devcontainer 与 EditorConfig,适合需要统一编辑器体验和开发流程的项目。
一套面向设计与 UI 工作的规则手册(Design Doctrine),强调验证协议、状态与响应式门禁、移动优先、无 emoji 及令牌按意图使用,用于约束设计产出的客观正确性与风格底线。
用于查看和诊断 PostHog 端点执行日志的技能:按名称读取每次运行的日志条目,排查报错、失败、缓存未命中、慢运行和行数异常。
PostHog 的异常检测侦察技能,持续监控团队最常查看的仪表盘与洞察,识别突增、骤降、平线与趋势断裂等异常,并生成收件箱报告。
PostHog A/B 实验的信号巡检技能,监控运行中实验的有效性威胁,如样本比例不匹配(SRM)、$multiple 污染、曝光停滞、中途改动标志导致重新分桶,以及结构上无法回答假设的指标,并识别僵尸实验与配置和数据之间的矛盾。
PostHog 功能开关巡检技能(signals-scout-feature-flags),用于监视开关名单与 $feature_flag_called 事件流,识别评估量骤降、幽灵开关、响应分布漂移与开关债务,并通过报告通道产出人工可处理的问题报告。