AI-Agent-skills

测试Agent的Hook、子Agent、任务Agent与工作流扩展点的安全边界。 适用于评估项目级Hook、用户级Hook、子Agent提示文件、工具权限继承、 输入传递、审批绕过与持久化执行风险。

测试Agent skill、规则文件、插件、MCP配置与本地自动发现路径的供应链风险。 适用于评估SKILL.md、规则文件、marketplace来源、自动发现目录、 扫描器与基准环境，并围绕安装、更新、启用、引用四个阶段做安全审查。

测试Agent或AI IDE的工作区信任、审批提示、敏感文件保护与权限缓存模型。 适用于评估首次打开项目、切换信任状态、批准工具调用、批准MCP或批准配置后， 是否存在预信任执行、审批复用、TOCTOU、提示弱化或范围漂移。

测试AI IDE中超出MCP与终端过滤范围之外的代码执行面。适用于评估Hook滥用、二进制植入、IDE设置利用、工具定义自动加载，或环境变量前缀 相关向量。模式按交互层级排序：Tier 1为零交互，Tier 4为已信任工作区 且需要特定动作。

规划并串联面向AI IDE的多阶段攻击链。适用于把单点漏洞能力组合成 端到端利用路径、评估整体安全姿态，或分析各个漏洞如何经由文件写入 这个枢纽连接起来。每条链都按交互层级分类，便于优先挑选更容易形成 报告价值的发现。

在对AI IDE做漏洞测试前，先绘制攻击面。适用于评估AI IDE的功能边界、 文档盲区、配置文件位置与自动加载路径，并按交互层级给每个发现标注优先级。

测试AI IDE的数据外传能力。适用于评估Markdown图片渲染、Mermaid图表、 预配置URL拉取、模型提供方重定向、WebView渲染，及其他出站通道。

指导对开源AI IDE做源码安全审计。适用于审查命令过滤实现、MCP集成、 配置加载、文件写入权限模型，以及其他与Agent能力边界相关的源码路径。

测试AI IDE的MCP配置投毒问题。适用于审查IDE是否会从工作区自动加载 不可信MCP服务器定义，以及审批与调用控制是否存在缺陷。评估按四个交互 层级展开，从零交互自动加载到已信任工作区中的TOCTOU。