kunlun-m-general
当你要用 Kunlun-M（静态白盒漏洞扫描）扫描 PHP/JS/Solidity/Chrome Ext 源码，或需要通过命令 scan/generate 快速落地 source/sink（tamper/rule）并回归验证时使用。触发命令：kunlun.py scan / kunlun.py generate rule / kunlun.py generate tamper。
来源信息
- 仓库
- LoRexxar/Kunlun-M
- 最近来源活动
- 2026年5月18日 03:15
- 检测到的 SKILL.md 语言
- 中文
- 星标
- 2,414
- 分支
- 317
安装方式
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SKILL.md
来源说明 · 只读预览- name
- kunlun-m-general
- description
- 当你要用 Kunlun-M（静态白盒漏洞扫描）扫描 PHP/JS/Solidity/Chrome Ext 源码，或需要通过命令 scan/generate 快速落地 source/sink（tamper/rule）并回归验证时使用。触发命令：kunlun.py scan / kunlun.py generate rule / kunlun.py generate tamper。
- compatibility
- 需要 Python 3 + pip；需要联网；可选依赖 git（优先 clone）与 unzip（zip 回退路径）。
- metadata
- {"repo":"https://github.com/LoRexxar/Kunlun-M"}
# Kunlun-M 通用 Skill（脚本落地版）
本 skill 只包含可直接执行的脚本与最小流程，优先用脚本完成动作，不在 SKILL.md 里展开原理解释。
## 0. 一键准备环境（没有 Kunlun-M 时）
```bash
python skills/kunlun-m-general/scripts/bootstrap_kunlunm.py --repo-dir ./Kunlun-M
```
默认行为：优先 git clone，失败回退 zip；然后执行 `pip install`、复制 `settings.py`、初始化 DB、load rules/tamper。
## 1. 用脚本执行日常动作（推荐）
约定：`--repo-root` 指向 Kunlun-M 目录（里面有 `kunlun.py`）。
### 扫描
```bash
python skills/kunlun-m-general/scripts/kunlun_ops.py --repo-root ./Kunlun-M scan -t <target> -lan php -b vendor,node_modules -d
```
### 生成 rule（漏报补齐）
```bash
python skills/kunlun-m-general/scripts/kunlun_ops.py --repo-root ./Kunlun-M gen-rule -lan php --name "<rule_name>" --match "<regex>"
python skills/kunlun-m-general/scripts/kunlun_ops.py --repo-root ./Kunlun-M scan -t <target> -lan php -r <id>
```
### 生成 tamper（误报治理/框架适配）
```bash
python skills/kunlun-m-general/scripts/kunlun_ops.py --repo-root ./Kunlun-M gen-tamper --name <proj> --controlled "$_GET,$_POST"
python skills/kunlun-m-general/scripts/kunlun_ops.py --repo-root ./Kunlun-M scan -t <target> -lan php -tp <proj>
```
### 同步到数据库（可选：仅 Web 管理需要）
```bash
python skills/kunlun-m-general/scripts/kunlun_ops.py --repo-root ./Kunlun-M sync --rule --tamper
```
## 2. 最小概念（只留决策点）
- 规则（rule）≈ sink（危险点）：要扫哪些危险函数/语句就生成/调整 rule，然后用 `scan -r <id>` 回归
- 污点策略（tamper）≈ source + repair：要定义输入源或净化函数就生成/调整 tamper，然后用 `scan -tp <name>` 回归
更详细的概念与场景说明见：[concepts.md](file:///d:/program/Kunlun_M/skills/kunlun-m-general/references/concepts.md)
## 3. 测试命令（冒烟验证）
在本仓库根目录执行（或把 `--repo-root` 指向你的 Kunlun-M 目录）：
```bash
python skills/kunlun-m-general/scripts/bootstrap_kunlunm.py --repo-dir ./Kunlun-M --force
python skills/kunlun-m-general/scripts/kunlun_ops.py --repo-root ./Kunlun-M gen-rule -lan php --name "Skill Smoke Rule" --match "echo|print" --force
python skills/kunlun-m-general/scripts/kunlun_ops.py --repo-root ./Kunlun-M gen-tamper --name skill_smoke --controlled "$_GET,$_POST" --force
python skills/kunlun-m-general/scripts/kunlun_ops.py --repo-root ./Kunlun-M scan -t ./Kunlun-M/tests -lan php -d
```
## 4. 报告（给 skill 输出稳定结果）
已有 CI 报告产出脚本：`tools/ci_scan.py`，输出稳定的 JSON（`meta/summary/vulnerabilities/exit`），适合 skill/CI 使用。
```bash
python tools/ci_scan.py --target ./Kunlun-M/tests --output artifacts/kunlun-ci.json --fail-on none
python skills/kunlun-m-general/scripts/render_ci_report.py --input artifacts/kunlun-ci.json --output artifacts/kunlun-ci.md
```
报告模板参考： [report_template.md](file:///d:/program/Kunlun_M/skills/kunlun-m-general/references/report_template.md)
## 多平台结构（同一份内容）
- 该 skill 不维护多份表述；不同平台主要差异是“放在哪个目录/可选元数据文件”
- 平台落地路径与说明： [README.md](file:///d:/program/Kunlun_M/skills/kunlun-m-general/platforms/README.md)
- 一键复制到目标平台目录（可选）：`python skills/kunlun-m-general/scripts/install_platform.py --platform <openclaw|codex|claude-code|hermes> --scope <user|project> --repo-root <repo>`
## 安全约束
- 不在 rule/tamper 中写入真实密钥、token、真实 URL、账号密码等敏感信息
- 只维护“函数名 / 输入源 / 规则编号 / 规则逻辑”这类抽象信息
在 GitHub 查看