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概要と使いどころ
让 Agent 从运行经验中持续学习、构建自进化闭环时使用——涵盖从运行轨迹提取学习信号（三层轨迹验证）、四种进化方式（经验知识库、Prompt/Skill、程序/Harness、模型参数）的适用边界与选择依据、Prompt 自动优化、轨迹编译为程序、Agent 自我修改与安全门禁、睡眠学习与长期分层评估。触发词：持续进化、自进化、经验学习、轨迹验证器、自我修改、进化闭环。
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基于 Martin Fowler 方法论的系统化代码重构 skill。适用于用户请求重构代码、改进代码结构、减少技术债、清理旧代码、消除 code smell 或提升可维护性时。这个 skill 采用分阶段、带研究与计划的安全增量实施方式。
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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。
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N-day 补丁差分到利用。从厂商发布的补丁里反推漏洞点、写 PoC、做成可用的攻击模块。 适用场景：已知 CVE 编号但只有补丁没有 PoC、SRC/红队需要打击未及时更新的资产、N-day 武器化、Patch Tuesday 跟进。 核心方法：拿 before/after 二进制 → 对齐符号 → 二进制 diff → 看新增的安全检查反推 bug class → 写 PoC 触发漏洞。 触发关键词：N-day、Nday、补丁差分、patch diff、patch tuesday、1day、binary diff 漏洞、bindiff 利用、ghidriff、Diaphora、补丁分析、CVE 复现、漏洞还原、补丁反推、N-day 武器化。
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Ilya Sutskever的思维框架与表达方式。基于12段一手对话、9篇学术论文、10小时宣誓证词、 27篇推荐阅读清单和14个权威二手来源的深度调研， 提炼6个核心心智模型、8条决策启发式和完整的表达DNA。 用途：作为思维顾问，用Ilya的视角分析AI技术方向、安全策略、研究品味。 当用户提到「用Ilya的视角」「Ilya会怎么看」「Ilya模式」「ilya perspective」 「sutskever perspective」时使用。 即使用户只是说「帮我用Ilya的角度想想」「如果Ilya会怎么做」「切换到Ilya」也应触发。
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生成横向翻页网页 PPT（单 HTML 文件），含 WebGL 背景、演讲者视图、观众屏同步、讲稿备注、章节幕封、数据大字报、图片网格等模板。提供两种风格：① "电子杂志 × 电子墨水"（衬线 + 流体背景 + 暖色） ② "瑞士国际主义"（无衬线 + 网格点阵 + IKB/柠檬黄/柠檬绿/安全橙高亮）。当用户需要制作分享 / 演讲 / 发布会风格的网页 PPT，或提到"杂志风 PPT"、"瑞士风 PPT"、"Swiss Style"、"horizontal swipe deck"时使用。
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知识星球 CLI 共享基础：认证登录（auth login/logout/status）、配置诊断（doctor/config show）、通用 API 调用规范（api list/api call/api raw 调用底层接口或原始 HTTP 接口）、星球与主题分享链接拼接（电脑端 / 手机端）、写入与删除操作的安全规则、常见错误码处理（401 token 过期、缺参数等）。当用户首次登录、退出登录、查看认证状态、调用 zsxq-cli api raw / api call、需要拼接知识星球分享链接，或遇到认证或 HTTP 错误时使用。
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服务端路径安全与文件访问编码规范。在编写文件下载路由、Agent 工具（文件读取/目录列出）、数据连接器/Loader、Workspace 路径操作、沙箱配置时使用。
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tmux 自动化操控：用 scripts/auto-tmux.sh 安全读取、发送、巡检、救援、录制 session|window|pane，用 swarm-state.sh 管理蜂群任务/锁/状态，并基于 oh-my-tmux 组织多 AI 终端协作。触发：capture-pane、send-keys、批量巡检、蜂群 AI 协作、卡死救援、tmux 工作台初始化。
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MNN CPU 后端 kernel 开发分支（`skills/cpu/` 下，另一分支是 `cpu/optimize` 性能归因）。覆盖标量 oracle → C++ SIMD → intrinsic → 汇编的四级实现阶梯、pack/kernel ABI 契约（tile、cell stride、后处理参数）、CoreFunctions 派发表注册与二级表安全构造、跨 ISA × 精度的正确性门禁，以及 AArch64 / x86_64 / RISC-V 三份实现参考。为 CPU 后端新写或移植 kernel（NEON / SSE / AVX / RVV intrinsic 或 .S 汇编）、新增一层 ISA、改 pack mode 或 tile 参数、把 kernel 挂进函数表时使用。已定位到 kernel 才进本分支。
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当用户困在无法改变的处境（坏关系/讨厌的同事/不如意的事）里反复内耗、问「该忍还是该走」时调用。 核心理念: 面对任何情境只有三选项——改变它/接受它/离开它; 三者都不做是痛苦之源; 接受=快速适应, 用「积极方面是什么」重释训练。 不适用于: 可以改变的处境(应先改变), 以及涉及违法/人身安全的场景。 Triggers: 接受/忍/内耗/放不下/该走该留/acceptance/let go/change-accept-leave
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AI 工具安全部署与合规体检的 6 步清单，覆盖 shellward 8 层防御与中文合规（PIPL/等保2.0/数据出境/生成式AI标识）。
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对进入系统的文件或 URL 执行安全与合规扫描，输出 pass/reject 判定与扫描报告，作为所有文档处理的强制前置关卡。
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收集系统全链路操作日志，生成可追溯的执行证据链与向量索引，是多智能体系统可观测性与安全审计的底座。
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A.I.G Scanner — AI security scanning for infrastructure, AI tools / skills, AI Agents, and LLM jailbreak evaluation via Tencent Zhuque Lab AI-Infra-Guard. Uses built-in exec + Python script, no plugin required. Requires AIG_BASE_URL to be configured. Triggers on: scan AI service, AI vulnerability scan, scan AI infra, check CVE, audit AI service, scan MCP, scan skills, audit AI tools, scan agent, red-team LLM, jailbreak test, 扫描AI服务, 检查AI漏洞, 扫描AI工具, 检查MCP安全, 审计Agent, 越狱测试.
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安全查找并清理已合并或过期的 Git 分支，支持 dry-run 模式与自定义基准/保护分支
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AI/LLM 能力索引。Agent 开发、LLM 安全、RAG 系统。当用户提到 AI、LLM、Agent、RAG、Prompt 时路由到此。
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Post-access cloud exploitation for AWS, GCP, and Azure — what to do AFTER you obtain credentials or reach a metadata endpoint. Covers IAM enumeration and privilege escalation (iam:PassRole, CreatePolicyVersion, AssumeRole chains, GCP service-account impersonation, Azure managed-identity abuse), IMDSv1/v2 metadata credential theft, STS token abuse, S3/GCS/Blob bucket takeover and object exfil, Lambda/Cloud Functions env-var secrets, cross-account and cross-service pivoting, and turning leaked keys into demonstrated impact (read PII, assume admin, exfil data). Assumes authorized scope only. Use when you have AWS/GCP/Azure keys, an SSRF hitting 169.254.169.254 / metadata.google.internal, a leaked service-account JSON, or a token, and need to escalate and prove impact. For finding buckets/origins first, use cloud-recon; for the SSRF entry point, see web2-vuln-classes. 中文触发词：云渗透、AWS提权、IAM枚举、元数据凭证、云安全审计
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Security audit of Model Context Protocol (MCP) servers — tool poisoning, prompt injection via tool descriptions and results, unscoped/over-privileged tools, path traversal in file tools, command injection in shell/exec tools, SSRF in fetch tools, secret leakage through tool output, missing approval gates on state-changing actions, confused-deputy and rug-pull tool redefinition, token passthrough, and unsafe stdio/HTTP transport config. Covers auditing both first-party and third-party MCP servers (Python FastMCP, Node MCP SDK) and their client configs (Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf, Zed). Use when reviewing, hardening, or hunting bugs in an MCP server, an agent's tool integrations, or a mcpServers config block. 中文触发词：MCP审计、工具投毒、提示注入、智能体安全、MCP服务器漏洞
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AI与MCP安全评估 — Prompt注入、工具滥用、MCP信任边界、Agent权限逃逸、数据泄露、模型风险、GAARM风险矩阵
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手动审查当前 Comet change 的实现差异，只报告正确性、安全和边界问题，不推进工作流。
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Use when the user asks to "build my brand-safety exclusion lists", "set placement / topic / content exclusions before launch", "add network and audience exclusions", or "prep the A1 brand-safety evidence for the auditor"; produces a placement/network exclusion list, a content-suitability & sensitive-topic block list, an audience/negative-audience exclusion set, and a packaged A1 brand/placement-safety evidence file for the gate. Not for building the audiences you target — use audience-segment-builder; not for computing the RQS or issuing the A1 verdict — use ad-account-auditor. 品牌安全/排除位置/否定受众列表
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理解化学科研自然语言需求，生成带来源绑定的 ResearchIntent，并通过本地确定性校验路由到七个化学 Skill、受控 Skill 链或 Workflow A/B。用于复杂、多步、模糊、需要自动编排，或可能联网、产生费用和发送数据的化学身份、结构、特征、分子库、反应和已有路线任务；毒性预测、路线生成、实验安全和放大审批不支持。
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Entry P0 primary router and operating doctrine for HackSkills. Use when the task involves web application testing, API security assessment, recon, vulnerability triage, exploit path planning, authorized pentest, code audit, source-leak mining, middleware audit, SOC triage, detection engineering, incident response, or choosing the right next category skill before any deep topic skill. Also use when the user mentions 安全工程师, 渗透测试, 红队, 蓝队, 代码审计, 源码泄露, SRC. Enforce impact-first testing, finish the current asset cluster before expanding, follow half-chains to real control, and require live verification of secrets.
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