소스 정보
- 저장소
- jmagly/aiwg
- 최근 소스 활동
- 2026년 4월 30일 21:57
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 178
- 포크
- 26
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/jmagly/aiwg --skill forensics-profile명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
SOC 직업 분류 기준
| namespace | aiwg |
| name | forensics-profile |
| platforms | ["all"] |
| description | Build target system profile via SSH or cloud API enumeration |
| commandHint | {"argumentHint":"<target> [--output path] [--deep] [--cloud aws|azure|gcp]","category":"forensics-reconnaissance"} |
Build a comprehensive system profile of the target by enumerating OS details, running services, user accounts, installed packages, network configuration, and security controls. The profile establishes a baseline for subsequent investigation stages.
/forensics-profile <target> [options]
| Argument | Required | Description |
|---|---|---|
| target | Yes | SSH connection string (ssh://user@host:port) or cloud target (aws://account-id/region) |
| --output | No | Custom output directory (default: .aiwg/forensics/profiles/<hostname>-<date>/) |
| --deep | No | Perform deep enumeration including package inventory and kernel config |
| --cloud | No | Cloud provider context: aws, azure, or gcp |
| --no-network | No | Skip network enumeration (faster, less intrusive) |
| --format | No | Output format: markdown (default) or json |
When invoked, this command:
Parse Target
System Enumeration
User and Account Inventory
/etc/passwd/etc/sudoers and sudoers.d entriesNetwork Baseline
Security Control Assessment
Save Profile Artifact
system-profile.md with structured findingssystem-profile.json for machine processing/forensics-profile ssh://admin@192.168.1.50:22
/forensics-profile ssh://root@10.0.0.5 --deep --output .aiwg/forensics/profiles/web-server/
/forensics-profile aws://123456789012/us-east-1 --cloud aws
/forensics-profile ssh://analyst@host --format json
Artifacts are saved to .aiwg/forensics/profiles/<hostname>-<date>/:
.aiwg/forensics/profiles/web01-2026-02-27/
├── system-profile.md # Human-readable profile
├── system-profile.json # Machine-readable profile
├── acquisition-log.yaml # Timing and metadata
└── checksums.sha256 # Integrity hashes
Profiling Target: 192.168.1.50
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Step 1: Connecting to target
Connected via SSH (admin@192.168.1.50:22)
OS detected: Ubuntu 22.04.3 LTS (kernel 5.15.0-91)
Step 2: System enumeration
Hostname: web01.internal
Uptime: 47 days, 3 hours
Architecture: x86_64
Running services: 23 active units
Installed packages: 412
Step 3: User inventory
Total accounts: 28 (4 with shell access)
Privileged users: root, deploy
Sudo group members: admin, deploy
Active sessions: 2
Step 4: Network baseline
Interfaces: eth0 (10.0.1.50/24), lo
Listening ports: 22 (sshd), 80 (nginx), 443 (nginx), 3306 (mysqld)
Active connections: 14 established
Firewall: ufw active (12 rules)
Step 5: Security controls
auditd: active
fail2ban: active (3 jails)
AppArmor: enforcing (18 profiles)
SSH: password auth disabled, key-only
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Profile complete.
Output: .aiwg/forensics/profiles/web01-2026-02-27/
Next Steps:
/forensics-triage ssh://admin@192.168.1.50 - Capture volatile data
/forensics-investigate ssh://admin@192.168.1.50 --scope full