主动渗透测试工具链。覆盖信息收集、端口扫描、漏洞扫描、Web 渗透、SQL 注入、目录爆破、密码破解等场景。 通过 MCP server（pentestMCP / mcp-security-hub）将 20+ 安全工具暴露给 AI agent。 触发关键词：渗透测试、端口扫描、Nmap、漏洞扫描、Nuclei、SQL 注入、SQLMap、目录爆破、FFUF、密码破解、Hashcat、信息收集、子域名、Web 渗透、ZAP、Burp。
インストール方法を見るインストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
当任务属于以下场景时使用本 skill：
| 场景 | 用什么 |
|---|---|
| 主动扫描/攻击（Nmap/Nuclei/SQLMap） | 本 skill |
| 逆向分析二进制 | ida-reverse/ 或 radare2/ |
| 前端 JS 签名逆向 | js-reverse/ |
| 浏览器/桌面自动化操作 | browser-automation/ |
| CTF 竞赛（综合） | CTF-Sandbox-Orchestrator/ |
简单判断：
| 工具 | 用途 | 典型命令 |
|---|---|---|
| Nmap | 端口扫描、服务识别、OS 检测 | nmap -sV -sC -O target |
| Masscan | 大规模快速端口扫描 | masscan -p1-65535 target --rate=1000 |
| Subfinder | 子域名枚举 | subfinder -d target.com |
| httpx | HTTP 探测、存活检测 | httpx -l urls.txt -status-code |
| 工具 | 用途 | 典型命令 |
|---|---|---|
| Nuclei | 模板化漏洞扫描（CVE/配置/暴露） | nuclei -u target -t cves/ |
| ZAP | Web 应用安全扫描 | 通过 API 或 MCP 调用 |
| Nikto | Web 服务器漏洞扫描 | nikto -h target |
| 工具 | 用途 | 典型命令 |
|---|---|---|
| SQLMap | SQL 注入自动化 | sqlmap -u "url?id=1" --batch --dbs |
| FFUF | 目录/参数爆破 | ffuf -u target/FUZZ -w wordlist.txt |
| Gobuster | 目录/子域名爆破 | gobuster dir -u target -w wordlist |
| XSStrike | XSS 检测 | xsstrike -u "url?param=test" |
| 工具 | 用途 | 典型命令 |
|---|---|---|
| Hashcat | GPU 哈希破解 | hashcat -m 0 hash.txt wordlist.txt |
| John the Ripper | CPU 哈希破解 | john --wordlist=rockyou.txt hash.txt |
| Hydra | 在线暴力破解 | hydra -l admin -P pass.txt target ssh |
| 工具 | 用途 | 说明 |
|---|---|---|
| Metasploit | 漏洞利用框架 | 需要单独安装，体量大 |
| Impacket | Windows 协议利用（SMB/WMI/Kerberos） | pip install impacket |
重要：执行渗透测试时，必须按
references/pentest-loop.md的自主循环框架运行。 该框架定义了完整的风险门控、记录规范、上下文压缩和完成检查机制。
1. 信息收集
- Nmap 端口扫描 → 确认开放服务
- Subfinder 子域名枚举 → 扩大攻击面
- httpx 存活检测 → 过滤有效目标
2. 漏洞扫描
- Nuclei 模板扫描 → 快速发现已知漏洞
- ZAP/Nikto → Web 应用深度扫描
3. 漏洞利用
- SQLMap → SQL 注入
- FFUF → 发现隐藏路径/参数
- 手动验证 → 确认可利用性
4. 后渗透（如果授权范围内）
- 权限提升
- 横向移动
- 数据提取
5. 报告
- 调用 docs-generator skill 生成渗透测试报告
1. nmap -sV -sC target → 端口+服务
2. nuclei -u target -severity critical,high → 高危漏洞
3. 有 Web 服务 → ffuf -u target/FUZZ -w common.txt → 目录
4. 汇总发现 → 决定下一步
references/pentest-loop.md — 核心循环框架（风险门控 + 记录规范 + 上下文压缩）references/recon-pipeline.md — 授权侦察流水线（CF 头 / nmap / Evidence）references/client-side-lab-playbook.md — DOM XSS / 原型污染 / agent-browser（靶场客户端面）references/burpsuite-mcp-guide.md — BurpSuite MCP 完整指南（63 工具 + 7 大使用场景 + AI Prompt 模板）references/automation-loop-pattern.md — 自动化循环测试模式（轻量版）references/awesome-pentest-digest.md — 渗透工具精华速查references/pentest-ai-agents-matrix.md — 35 agent 覆盖矩阵payloads/ — 自定义 payload 目录（AI 优先使用）templates/ — 渗透测试必需文件模板（scope/rules/plan/findings/progress）まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
Train and optimize AI agents using Microsoft's Agent Lightning framework with reinforcement learning. Use when setting up agent training, instrumenting agents with tracing, configuring LightningStore, implementing reward functions, or optimizing prompts with RL/APO algorithms.
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Post-run self-evaluation system that scores agent output on correctness, clarity, actionability, and conciseness. Use after /team runs, skill executions, or when explicitly asked to evaluate output quality.
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Create AI marketing videos for ads, promos, product launches, and brand content. Models: Veo, Seedance, Wan, FLUX for visuals, Kokoro for voiceover. Types: product demos, testimonials, explainers, social ads, brand videos. Use for: Facebook ads, YouTube ads, product launches, brand awareness. Triggers: marketing video, ad video, promo video, commercial, brand video, product video, explainer video, ad creative, video ad, facebook ad video, youtube ad, instagram ad, tiktok ad, promotional video, launch video
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Use when building AI features into a product: LLM integration, RAG pipelines, guardrails, streaming, AI UX, prompt engineering, or AI cost control. Treats prompts as code and validates every model output.
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Your AI research and engineering brain trust. 59 named personas across 8 cells covering frontier labs, applied product, model architecture, reasoning/RL/agents, alignment and interpretability, theory and science of DL, multimodal and…
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Use when designing a new REST or GraphQL API, reviewing an API spec before implementation, setting team API standards, or migrating REST to GraphQL. Covers resources, HTTP semantics, pagination, error handling, and pitfalls.
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