用途：该技能是一套 Web 与 AI/LLM 跨域攻击链方法论，适用于目标系统同时包含传统 Web 应用与 AI 组件、需要评估两域漏洞相互放大影响的场景，将两个领域的中低危问题串联为高危或严重风险。
主要能力：分为四个阶段。Phase 0 攻击面映射：梳理 Web 与 AI 的交互点，如 RAG 数据源、模型 API 端点、共享缓存/队列，绘制数据流图，确认用户输入进入 LLM 上下文的路径及 AI 输出回写 Web 层的路径。
Web→AI 路径：W2A-1 通过 XSS 劫持 AI 对话接口，窃取对话内容或注入恶意上下文；W2A-2 利用 SSRF 访问内部模型 API，获取 embedding 或直接执行 prompt；W2A-3 通过 SQLi 修改向量库记录污染 RAG 检索；W2A-4 借助文件上传投放含隐藏指令文档实现 RAG 投毒或间接注入；W2A-5 利用 API 越权篡改 System Prompt 或模型配置。
AI→Web 路径：A2W-1 Prompt 注入使未转义的模型输出生成存储型 XSS；A2W-2 Agent 劫持 SQL/命令工具执行任意查询或系统命令；A2W-3 工具滥用读取服务器敏感文件；A2W-4 代码执行导致沙箱逃逸、反弹 shell 或 RCE；A2W-5 通过 MCP 投毒借助外部回调工具外泄数据。
使用方式：先做攻击面映射，再按可用入口选择组合路径，例如 XSS 加 AI 聊天界面可窃取对话；SSRF 加内网模型端点可直连 prompt；文件上传加 RAG 管道可投毒并引发存储型 XSS；SQLi 加向量库可实现持久化注入并触发 Agent 执行命令；MCP 第三方 Server 可导致数据外泄与命令执行。资料另附八项检测清单，涵盖交互点映射、注入点、输出编码、RAG 写入权限、模型 API 来源限制、Agent 工具参数校验与权限隔离、上传管道隐藏指令检测、跨域组合路径纳入威胁建模。
限制：资料未提供具体工具命令、代码实现、部署方式及收费信息。