用途：这是针对 LLM 应用的提示注入（Prompt Injection）测试手册技能，用于安全测试 AI/LLM 应用，评估指令覆盖、间接注入、工具滥用与数据外泄等风险。
主要能力：直接注入（指令覆盖、角色重演、上下文操纵、XML 标签注入）；间接注入（RAG 投毒、网页浏览隐藏指令、邮件/消息注入）；工具与函数调用滥用（直接调用文件读取、HTTP 请求、代码执行、数据库查询，参数注入如 SQL 注入，以及多步工具链外泄）；数据外泄（Markdown 图片与链接注入、工具参数编码外泄）；MCP 安全风险（不受信任服务器、工具描述注入、跨 MCP 数据泄漏及相关检查清单）；防御绕过（Base64/ROT13/Hex/Unicode 同形字等编码、跨轮拆句、少样本诱导、上下文窗口填充、语言切换）。
使用方式：按手册给出的测试方法论推进载荷：从直接探测“你的指令是什么”，到软覆盖、角色扮演、编码载荷、间接注入、工具链滥用直至外泄验证；并附决策树，先判断应用是否接受用户文本、是否处理外部数据、是否具备工具调用、是否渲染 Markdown、是否使用 MCP，再选择对应测试分支。相关路由涵盖 ai-ml-security、xss-cross-site-scripting 与 ssrf-server-side-request-forgery；需要完整越狱技巧库时可加载 JAILBREAK_PATTERNS.md。
适用场景：对具备用户输入、RAG、联网、邮件处理、工具/函数调用或 MCP 集成的 LLM 应用做安全评估，并按影响分级（严重到低）记录发现、留存证据。
限制：各手法有效性因模型和版本而异；本资料未提供具体安装命令、运行环境、收费或平台信息，也未给出可复现的测试工具清单，需结合实际目标自行验证。