Web·iOS·Android 화면을 WCAG 2.2에 맞춰 설계하고 점검합니다. 화면 읽기와 키보드 조작, 레이블, 대비, 조작 대상 크기를 확인합니다.
- 아이콘 버튼에 설명 추가
- 키보드 조작과 모달 초점 점검
- 대비와 조작 대상 크기 확인
저장소에서 외부 요청이나 사용자 입력으로 악용할 수 있는 취약점을 찾습니다. 입력 경로와 재현 절차, 영향을 확인해 버그 바운티 보고서 작성을 지원합니다.
Hunt for exploitable, bounty-worthy security issues in repositories. Focuses on remotely reachable vulnerabilities that qualify for real reports instead of noisy local-only findings. Use when hunting reportable, remotely reachable vulnerabilities in a repository.
저장소 코드에서 외부 요청이나 사용자 입력으로 악용할 수 있는 취약점을 찾고 보고에 필요한 근거를 정리합니다. 인증 우회, SQL 및 명령어 삽입, 임의 파일 접근 등을 대상으로 진입점부터 위험한 처리까지 코드를 추적합니다. 최소 개념 증명 코드인 PoC로 재현 여부와 영향을 확인하고 관련 코드, 재현 절차, 영향, 대상 버전을 정리합니다.
버그 바운티 제출이나 개발사에 책임 있는 취약점 제보를 준비할 때 사용합니다. 정적 분석 결과에서 실제로 외부에서 도달할 수 있는 문제를 추려내는 데도 도움이 됩니다. 로컬 전용 처리나 테스트 코드처럼 보고 대상이 되기 어려운 결과를 가려내는 기준도 제공합니다.
조사 전에 프로그램 범위, SECURITY.md, 보고 창구, 제외 조건을 확인합니다. Semgrep을 사용하는 정적 분석 예시가 있습니다. 제출 전에는 PoC 작동 여부와 기존 보고와의 중복 여부를 확인합니다. 보상 획득을 보장하지는 않습니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.
총점은 각 항목을 A=25점, B=15점, C=5점으로 더한 값입니다. 2026년 10월 19일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Use this when the goal is practical vulnerability discovery for responsible disclosure or bounty submission, not a broad best-practices review.
Bias toward remotely reachable, user-controlled attack paths and throw away patterns that platforms routinely reject as informative or out of scope.
These are the kinds of issues that consistently matter:
| Pattern | CWE | Typical impact |
|---|---|---|
| SSRF through user-controlled URLs | CWE-918 | internal network access, cloud metadata theft |
| Auth bypass in middleware or API guards | CWE-287 | unauthorized account or data access |
| Remote deserialization or upload-to-RCE paths | CWE-502 | code execution |
| SQL injection in reachable endpoints | CWE-89 | data exfiltration, auth bypass, data destruction |
| Command injection in request handlers | CWE-78 | code execution |
| Path traversal in file-serving paths | CWE-22 | arbitrary file read or write |
| Auto-triggered XSS | CWE-79 | session theft, admin compromise |
These are usually low-signal or out of bounty scope unless the program says otherwise:
pickle.loads, torch.load, or equivalent with no remote patheval() or exec() in CLI-only toolingshell=True on fully hardcoded commandssemgrep --config=auto --severity=ERROR --severity=WARNING --json
Then manually filter:
## Description
[What the vulnerability is and why it matters]
## Vulnerable Code
[File path, line range, and a small snippet]
## Proof of Concept
[Minimal working request or script]
## Impact
[What the attacker can achieve]
## Affected Version
[Version, commit, or deployment target tested]
Before submitting:
아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.
아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.
Web·iOS·Android 화면을 WCAG 2.2에 맞춰 설계하고 점검합니다. 화면 읽기와 키보드 조작, 레이블, 대비, 조작 대상 크기를 확인합니다.
인공지능 에이전트의 문제를 지시, 기억, 도구 실행, 화면 표시 등 12개 계층에서 조사합니다. 코드와 로그를 근거로 원인을 정리하고 심각도에 따른 지적 사항과 수정안을 제시합니다.
실제 개발 과제로 여러 코딩 에이전트를 비교합니다. 성공률, 확인 가능한 API 비용, 소요 시간과 반복 실행의 안정성을 측정해 도입 결정과 업데이트 후 평가에 활용합니다.
AI 에이전트의 도구 구성, 입력과 출력 형식, 오류 복구 절차를 설계합니다. 문맥 정보량을 관리하고 완료율, 재시도 횟수, 성공한 작업당 비용으로 개선을 평가합니다.
오류와 실행 환경을 바탕으로 AI 에이전트가 실패하거나 같은 작업을 반복하는 원인을 조사합니다. 작은 복구 작업을 시험하고 결과와 근거를 인계용 보고서로 정리합니다.
AI 에이전트의 반복 실패와 도구 사용을 기록하고 원인을 좁힙니다. 영향이 제한된 복구 작업과 결과 보고를 통해 근거 있는 재시도를 돕습니다.