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信息收集入口 - 目标类型判断、CDN检测、WAF识别、端口扫描
Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.
Baseado na classificação ocupacional SOC
Go语言免杀技术套件，结合SGN预处理、多层加密、IPv4/UUID/MAC/IPv6混淆、VEH内存保护、NTDLL脱钩、冷门回调执行、抗沙箱检测、减熵处理、静态伪装、版本信息嵌入等技术生成高免杀Loader
对 Python 代码进行安全漏洞审计。当用户提到"代码审计"、"安全审查"、"安全检查"、"漏洞扫描"、 "安全评估"、"代码 review 安全"、"找漏洞"、"有没有安全问题"、"帮我看看这段代码有没有安全问题"、 "review this code for security"、"audit"、"security audit"、"vulnerability scan" 时， 必须使用此 skill。适用于 Python 项目、代码片段、模块或整个仓库的安全审计。
Generate medical device cybersecurity registration deliverables from project input files. Use when Codex needs to read DOCX/PDF/PNG project evidence such as user manuals, SRS, design documents, architecture diagrams, FDA cybersecurity guidance, or prior reports, then produce a cybersecurity risk management report draft, project fact sheet, missing-information list, traceability content, STRIDE threat model, risk analysis, SBOM/security-transparency notes, or user-manual cybersecurity supplement.
API发现与未授权测试入口 - 主动探测各类API端点，对发现的API进行未授权访问测试
JS信息收集入口 - 提取硬编码凭据、API路径、路由、认证逻辑、运行时存储；检测到框架特征时触发对应子技能
登录与鉴权测试 - Token权限分析、认证绕过、暴力破解、JWT/OAuth攻击、验证码绕过
| category | web |
| name | pentest-recon |
| description | 信息收集入口 - 目标类型判断、CDN检测、WAF识别、端口扫描 |
| when_to_use | 拿到目标URL/IP/域名后第一步 |
所有工具输出写入 tmp/<时间戳>/raw/：
tmp/<时间戳>/raw/
├── target_type.txt
├── cdn_result/
├── waf_result/
├── honeypot/
├── port_scan/
├── fingerprint/ → fingerprint.md
└── dir_scan/ → dir-scan.md
项目根目录禁止存放任何扫描结果。
域名必须先 nslookup 解析再判断：
| 目标类型 | CDN | WAF |
|---|---|---|
| 内网IP（10.x/172.16-31.x/192.168.x/127.x） | 跳过 | 跳过 |
| 内网域名（解析后IP为内网） | 跳过 | 跳过 |
| 外网IP | httpx -cdn | httpx -waf + Payload触发 |
| 外网域名 | cdnChecker 完整检测 | httpx -waf + Payload触发 |
外网IP → httpx 快速：
"{{AITOOLS_DIR}}/httpx_1.9.0_windows_amd64/httpx.exe" -u <target> -cdn -silent -json -o <项目tmp>/cdn_result/httpx.json
外网域名 → cdnChecker 完整：
echo <domain> > <项目tmp>/cdn_result/target_domains.txt
"{{AITOOLS_DIR}}/cdnChecker_1.0.0_windows_amd64/cdnChecker.exe" \
-df <项目tmp>/cdn_result/target_domains.txt \
-cf "{{AITOOLS_DIR}}/cdnChecker_1.0.0_windows_amd64/cdn_cname.txt" \
-r "{{AITOOLS_DIR}}/cdnChecker_1.0.0_windows_amd64/resolvers.txt" \
-o <项目tmp>/cdn_result/non_cdn.txt \
-oc <项目tmp>/cdn_result/use_cdn.txt \
-od <项目tmp>/cdn_result/domain_info.txt \
-oi <项目tmp>/cdn_result/non_cdn_ips.txt
有CDN → 用真实IP扫描和直连测试，同时保留域名测试。
内网跳过。外网执行：
httpx -u <target> -waf -cdn -silent -jsoncf-ray)、加速乐(__jsl_clearance_s)、知道创宇(acw_tc)、SafeLine(safeline)、阿里云(X-Cache)、腾讯云(AZTEC)绕过优先级：真实IP直连 > 获取JS Cookie(Playwright) > 降速+伪造头
有WAF时：目录扫描降速(-t 10 -rate 5)、端口扫描用真实IP、指纹识别优先Playwright。
检测到蜜罐→立即停止所有测试（见 pentest-rules）。
AI 综合分析判断（不依赖单一工具）：
| 特征 | 可疑点 |
|---|---|
| 端口 | 异常多的开放端口、所有端口统一响应 |
| Banner | 版本号与实际行为不匹配、多服务同时"在线" |
| 页面 | 伪造的登录表单(无真实后端)、404页面统一风格 |
| 行为 | 任意路径返回200、无实际交互功能 |
| 已知产品 | HFish/T-Pot/Conpot/Dionaea/Cowrie等蜜罐特征 |
综合多个异常才判定蜜罐。不确定时询问用户。
用真实IP（如CDN绕过有结果）：
"{{AITOOLS_DIR}}/TscanClient_windows_amd64_v2.9.5/TscanClient_windows_amd64_v2.9.5.exe" \
-h <ip> -m port -p Top1000 -t 600 -o <项目tmp>/port_scan/tscan_port.txt
存活端口用 httpx 探测指纹：
"{{AITOOLS_DIR}}/httpx_1.9.0_windows_amd64/httpx.exe" \
-l <项目tmp>/port_scan/alive_ports.txt \
-title -status-code -tech-detect -web-server -o <项目tmp>/port_scan/port_fingerprints.txt
→ fingerprint.md 指纹与架构识别 → dir-scan.md 目录与敏感文件扫描