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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。
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基于 SOC 职业分类
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。
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。
| name | AI IDE代码执行面测试 |
| description | 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。 |
本skill重点讨论：除了常见的MCP配置和终端过滤，还能通过哪些路径把行为升级到代码执行。
核心目标不只在于寻找RCE，还要判断AI IDE自己提供的自动化、扩展点、配置点、启动点会不会被滥用。
| 层级 | 典型场景 |
|---|---|
| Tier 1 | 打开项目就触发Hook、设置、自动加载 |
| Tier 2 | 用户正常与Agent交互，Agent代为触发执行 |
| Tier 3 | 用户必须明确点一次批准 |
| Tier 4 | 用户已信任项目，还得执行某个特定动作 |
重点问题如下：
优先相信：
不能仅凭源码层面的可疑迹象即认定问题成立，必须证明当前版本在运行时确有相关行为。
references/hooks-payloads.mdreferences/binary-planting-vectors.mdreferences/ide-settings-vectors.mdreferences/known-vulns.md最终结论宜采用以下结构：