VulnHunter 是一个面向代码安全审计的技能，灵感来自 Trail of Bits 的 sharp-edges 与 variant-analysis 方法，主要做两件事：识别易错 API、危险默认值和“脚枪”式设计；以及基于模式在代码库中搜索已知漏洞的变体。
适用场景包括：安全代码审查与审计、审查第三方依赖中的危险模式、排查已知漏洞的同类变体、评估 API 设计的安全隐患，以及对陌生代码库做审计前侦察。
主要能力分为两部分。Sharp Edges 检测覆盖：危险默认配置（如 CORS 通配、生产环境开启调试、默认凭据、777/666 权限、关闭 TLS 校验、不安全反序列化）；易错 API（strcpy、sprintf、gets、无长度校验的 memcpy 等内存安全问题，ECB、MD5/SHA1、硬编码 IV、非 CSPRNG 随机数等密码学问题，以及竞态、TOCTOU、非原子增减等并发问题）；语言特定脚枪（JS/TS 的 eval、innerHTML、==；Python 的 pickle.loads、yaml.load、exec、shell=True；Rust 的 unsafe、unwrap、transmute；Solidity 的 tx.origin、delegatecall、selfdestruct、block.timestamp 随机性）。检查清单还涵盖认证绕过、越权、注入、密码学弱点、资源耗尽、竞态、信息泄露、反序列化、路径穿越和 SSRF。
变体分析流程为：定位根因、提取模式、泛化模式、搜索代码库、验证发现。可用 grep 做文本搜索，也可用 Semgrep、CodeQL、tree-sitter 做 AST 语义匹配。报告模板包含原始发现、提取模式、变体列表与修复建议。工作流分侦察、Sharp Edges 扫描、变体狩猎、报告四阶段。
使用方式：作为技能加载后，按上述流程对目标代码库执行审查；具体安装与调用命令资料未提供。限制：需人工验证，不应把理论问题当作已确认漏洞；同一模式在不同上下文安全性不同；应优先关注可利用性，并记录威胁模型假设。资料未提供收费、价格、平台支持范围等信息。