Skills
收录 97,222 个为 Agent 打包的专项能力与操作指引，复制一行命令即可安装。
安全
ctf-sandbox-orchestrator 的内部下游技能。针对浏览器 cookie、localStorage、sessionStorage、IndexedDB、Cache Storage、Service Worker、离线缓存以及客户端会话持久化的 CTF 沙箱工作流。当用户要求检查浏览器状态、重放缓存的认证或会话行为、解释页面为何在加载后表现不同，或追踪存储的客户端状态如何改变请求、渲染或访问时使用。仅在 `$ctf-sandbox-orchestrator` 已建立沙箱假设并路由至此之后使用。
ctf-sandbox-orchestrator 的内部下游技能。针对 DPAPI 主密钥、保管库 blob、浏览器凭证存储、受保护密钥、域备份密钥以及密钥到接受的链路重放的 CTF 沙箱工作流。当用户要求检查 DPAPI blob 或主密钥、恢复浏览器或保管库凭证、追踪 DPAPI 上下文或备份密钥的使用，或解释受保护的 Windows 密钥如何转化为被接受的访问或权限时使用。仅在 `$ctf-sandbox-orchestrator` 已建立沙箱假设并路由至此之后使用。
ctf-sandbox-orchestrator 的内部下游技能。针对驻留于 LSASS 的密钥、Windows 登录会话、Kerberos 票据缓存、DPAPI 支撑材料、SSP 产物以及可重放的凭据提取的 CTF 沙箱工作流。当用户要求检查 LSASS 内存、恢复票据或登录会话、追踪 DPAPI 或 SSP 材料、区分哪些凭据产物可重放，或将主机上的凭据材料与已被接受的横向移动或权限边界关联时使用。仅在 `$ctf-sandbox-orchestrator` 已建立沙箱假设并路由至此时使用。
ctf-sandbox-orchestrator 的内部下游技能。针对 OAuth、OIDC、重定向流程、state 或 nonce 处理、PKCE、令牌交换、刷新逻辑、声明映射以及被接受的登录路径的 CTF 沙箱工作流。当用户要求追踪重定向、回调参数、scope、state、nonce、PKCE、刷新令牌、同意，或解释 OAuth 或 OIDC 链如何转化为被接受的身份或权限时使用。仅在 `$ctf-sandbox-orchestrator` 已建立沙箱假设并路由至此之后使用。
Microsoft Defender for APIs 指南 — 这是一种 Defender for Cloud 计划，可发现 Azure API Management 中发布的 API、按风险排序并抵御威胁与滥用。涵盖接入、安全发现和威胁检测。适用场景：Defender for APIs、API 威胁防护、保护 API Management 中的 API、API 安全态势、检测 API 滥用、将 API 接入 Defender、API 攻击检测、API 中的敏感数据暴露。
针对 GDPR 第 33 条和第 34 条下数据泄露的精英级事件响应与法律合规指导。适用于：（1）用户报告数据泄露或安全事件 —— 包括 "is this even a personal data breach?" 的分诊，（2）用户询问泄露通知义务或期限，（3）用户提到 "72 hours"、Art. 33、Art. 34 或通知要求，（4）讨论涉及影响个人数据的安全事件，（5）用户需要使用 ENISA 方法进行泄露风险评估，（6）用户提到 "Data Breach" 或 "Incident" 或 "Data Leakage" 或 "Ransomware" 或 "Exfiltration"，（7）用户需要确定控制者与处理者的义务，（8）需要确定牵头监管机构的跨境泄露场景，（9）用户需要缓解行动手册或即时响应建议，（10）用户需要可供审计的泄露文档（.docx）或与 EDPB 模板对齐的泄露通知 / 证据文件 —— 包括后续通知和撤回通知，（11）泄露涉及需要依据 AI Act 第 73 条进行严重事件筛查的 AI 系统。
审计 Go 模块依赖：检测过时的包、检查已知漏洞、审查 go.mod 卫生、识别未使用或冗余的依赖，并评估依赖质量。在审计依赖、检查 CVE、清理 go.mod、升级模块或评估第三方包时使用。触发示例：“check dependencies”“audit deps”“go.mod review”“update modules”“vulnerability scan”“govulncheck”。不要用于代码级安全问题（改用 go-security-audit）或架构审查（改用 go-architecture-review）。
审查 Convex 的身份验证与授权安全审计模式。用于审计 query/mutation 鉴权、行级安全性和验证器。在审查 Convex 应用时（存在 convex/ 目录）主动使用。示例： - 用户："Audit these Convex mutations" → 检查缺失的 ctx.auth 和输入验证器 - 用户："Check for IDOR in Convex queries" → 验证文档访问的所有权检查 - 用户："Review Convex HTTP actions" → 检查 webhook 的签名验证 - 用户："Secure these Convex queries" → 实现自定义函数以强制鉴权 - 用户："Check for data leaks in subscriptions" → 验证过滤后的结果集
WooYun 业务逻辑漏洞方法论——涵盖 6 大领域（认证绕过、授权绕过、支付篡改、信息泄露、逻辑缺陷、配置错误）的 22,132 个真实案例和 33 类漏洞。适用于对 Web 应用、API 或业务系统进行任何安全测试、审计或代码审查——即使没有明确的“安全”关键词。触发词：penetration testing、security audit、vulnerability、bug bounty、payment security、IDOR、password reset、weak credentials、unauthorized access、race condition、parameter tampering、code review、渗透测试、安全审计、漏洞挖掘、支付安全、越权、逻辑漏洞、业务安全、SRC、代码审计。也会在隐式意图下触发：“test this endpoint”、“find bugs”、“can I bypass this”、“帮我测测这个接口”、“这个参数能不能改”、“帮我找bug”。
Microsoft Defender for Endpoint (MDE) 指南 — 企业终端安全，包含下一代防病毒、EDR、攻击面缩减 (ASR)、Defender 漏洞管理、自动调查与修复 (AIR) 以及实时响应。涵盖 Plan 1 与 Plan 2 的选择、载入路径（Intune、Configuration Manager、GPO、脚本）、ASR 规则按审核→阻止方式推行、阻止模式下的 EDR、防篡改保护、设备组与 RBAC，以及响应操作（隔离、限制、实时响应）。WHEN：Defender for Endpoint、MDE、MDE 载入、终端 EDR、攻击面缩减规则、ASR 规则审核模式、下一代防病毒策略、设备隔离、终端漏洞管理、EDR 阻止模式、防篡改保护、将设备载入 Defender、实时响应、MDE Plan 1 与 Plan 2、安全设置管理、面向 Linux 的 MDE、面向 macOS 的 MDE、受控文件夹访问。DO NOT USE：非终端类 Defender 工作负载（跨工作负载请使用 defender-xdr，Azure 资源请使用 defender-for-cloud-hardening）。
专家级逆向工程与二进制调试技能。当用户想要分析、反编译、反汇编或调试二进制文件、可执行文件、APK、iOS 应用、固件或混淆代码时，均可使用此技能。触发场景包括：静态分析、动态分析、恶意软件分析、漏洞利用开发、CTF 挑战、二进制补丁、反调试绕过、协议逆向、内存取证、hook、frida 脚本、GDB/LLDB 调试、radare2、Ghidra、jadx、apktool、strings 分析、符号解析，或任何涉及 "reverse engineer"、"RE"、"decompile"、"disassemble"、"patch binary"、"debug crash"、"analyze malware"、"bypass protection"、"hook function"、"intercept traffic"、"find vulnerability" 或检查未知文件格式的请求。面对 CTF pwn/rev 挑战、应用安全评估和固件分析时，始终加载此技能。
用 Kubesec 为 Kubernetes 资源清单评分，在部署前标记错误配置和提权风险，并将每条发现映射回修复它的 securityContext 变更。在 CI 中对清单设卡、在 YAML 或渲染后的 chart 进入集群前进行审查，或解释清单为何得负分时使用。关键词：Kubesec、清单评分、securityContext、readOnlyRootFilesystem、runAsNonRoot、CI 关卡。不要用于扫描已构建镜像中的 CVE —— 请使用 scanning-docker-images-with-trivy；准入时强制执行请使用 implementing-opa-gatekeeper-for-policy-enforcement。
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。