2026-04-18 07:38:15 网络安全文章来源：ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

文章总结： hack-skills是一个为AI提供结构化安全知识的开源项目，通过三层技能架构帮助Agent像经验丰富的测试员一样进行安全测试。项目覆盖14个安全领域100+专题技能，包括Web安全、认证授权、二进制逆向等，核心设计是通过路由表机制让AI根据场景动态选择攻击面。提供了CLI安装、直接拉取文件等三种使用方式，适用于漏洞赏金、CTF、内网渗透等实际场景。 综合评分： 87 文章分类： AI安全,安全工具,渗透测试,WEB安全,红队

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给 AI 装上黑客大脑：hack-skills

原创

攻防路攻防路

攻防录

2026年4月16日 06:00 北京

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项目地址：https://github.com/yaklang/hack-skills

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hack-skills 不是教你怎么用某款漏洞扫描工具，也不是又一个 payload 字典。它的定位更底层一些——给 AI 提供一套结构化的安全知识，让 Agent 在面对真实目标时，能像一个有经验的测试员那样思考和行动。

设计思路：不是字典，是”路由表”

跑一个 SQLi payload 列表谁都会，但测试员真正的价值在于知道什么时候该测什么。

hack-skills 采用三层结构来解决这个问题：

Master Entry（总入口）
&nbsp; └── Category Entries（六个类别入口）
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; └── Deep Topic Skills（100+ 专题技能）

每个技能文件固定放在 skills/{semantic-identifier}/SKILL.md，格式统一、可被 Agent 检索。

这种设计背后有个很具体的考虑：LLM 在做安全测试时，最容易犯的错不是”知识不够”，而是面对一个新目标不知道先做什么、测到一半没有路由到合适的攻击面。所以主入口 (skills/hack/SKILL.md) 的核心功能其实是一张”路由表”。

Agent 先用这张表确定当前场景最相关的攻击面，再按需加载对应的深层专题技能——而不是一次性把所有 payload 都倒进来。

覆盖范围：14 个安全领域，100+ 专题

说技能数量没什么意义，列几个具体的专题更直观：

Web 与 API 安全（高频）

覆盖了 XSS、SQLi、SSRF、SSTI、XXE、命令注入、反序列化、JNDI 注入、CRLF 注入、HTTP Request Smuggling、Prototype Pollution、HTTP 参数污染……基本把 OWASP Top 10 及延伸场景都跑了一遍。

认证与授权

JWT/OAuth 攻击、SAML SSO 断言伪造、IDOR/BOLA、OAuth/OIDC 错误配置——这几个在实际漏洞赏金里高频出现，且经常被扫描器漏掉的点都在里面。

基础设施与提权

Linux/Windows/macOS 权限提升
Active Directory：Kerberoasting、ACL 滥用、证书服务（AD CS / ESC1~ESC8）、NTLM Relay
容器逃逸与 Kubernetes 渗透
横向移动技术

二进制与逆向

Stack Overflow + ROP、堆利用、格式字符串、内核漏洞利用、V8 浏览器漏洞利用、沙箱逃逸、反调试技术、符号执行。

密码学攻击

RSA 攻击（共模、低公钥指数、Coppersmith 等）、对称加密缺陷、格密码分析、哈希攻击。

新兴领域

LLM Prompt Injection、AI/ML 安全、智能合约安全与 DeFi 攻击模式也有专题覆盖。

知识来源与”蒸馏”原则

仓库 README 里明确列了参考来源：

swisskyrepo/PayloadsAllTheThings
PentesterSpecialDict
Hello-CTF / ctf-wiki
hacktricks

但这里有个关键区别：它不是上面这些资料的镜像，而是做了二次加工。

具体来说，把大量 payload 列表、字典、原始案例，压缩成”可路由、可组合、可审查”的安全技能条目。砍掉了直接的字典复制，保留了分类框架、边界条件描述和攻击链路逻辑。

这个取舍是为了 Agent 工作效率考虑的——LLM 上下文窗口有限，一次性把 PayloadsAllTheThings 全文丢进去反而会降低推理质量，不如给它一个”先想清楚在哪个方向，再按需取用”的框架。

快速上手

方式一：通过 skills CLI 安装

npx skills add yaklang/hack-skills

安装后，直接用 hack 这个 frontmatter name 在支持的工具里引用主入口。

方式二：直接拉取主入口 SKILL 文件

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/yaklang/hack-skills/main/skills/hack/SKILL.md

方式三：本地克隆作为知识库使用

git&nbsp;clone&nbsp;https://github.com/yaklang/hack-skills.git
cd&nbsp;hack-skills

推荐的阅读顺序：主入口 → 六个类别入口 → 按需深入专题。别一上来就直接看深层的专题文件，会没有上下文。

六个类别入口分别是：

recon-for-sec：侦察与方法论
api-sec：API 安全
auth-sec：认证与授权
injection-checking：注入攻击
file-access-vuln：文件与路径攻击
business-logic-vuln：业务逻辑与会话

主入口的 raw URL： https://raw.githubusercontent.com/yaklang/hack-skills/main/skills/hack/SKILL.md

几个实际使用场景

场景一：漏洞赏金新目标

接手一个新目标，拿出主入口 hack 让 Agent 加载，按Step 1（Recon 上下文确认）→ Step 2（按现象路由）→ Step 3（优先测试顺序）走一遍。比让 Agent 自由发挥要稳定得多，不会跳过一些高价值但不在”常识”里的测试点，比如 HTTP/2 特有攻击面或 CSP 绕过。

场景二：CTF 比赛中的 Pwn/Crypto 题

Pwn 方向，从 stack-overflow-and-rop → heap-exploitation → kernel-exploitation 依次展开；Crypto 方向，从 rsa-attack-techniques 或 lattice-crypto-attacks 进入。每个专题里都有具体的攻击思路和边界条件，不是泛泛的概念描述。

场景三：让 Agent 做初步 Web 渗透自动化

把 hack 主入口加上 xss-cross-site-scripting、sqli-sql-injection、ssrf-server-side-request-forgery 一起喂给 Agent，让它配合 Burp/nuclei 做初步的测试点识别。Agent 会参考路由逻辑决定优先级，而不是对着每个参数无脑扫一遍。

场景四：Active Directory 渗透路径规划

内网里拿到低权限，用 active-directory-kerberos-attacks + ntlm-relay-coercion + active-directory-certificate-services 三个专题串联，帮 Agent 梳理从低权限到域管的可能路径。AD CS 的 ESC 系列漏洞路径在里面有明确覆盖。

和直接让 ChatGPT 写 payload 有什么区别

这个问题值得单说一下。

直接问 LLM “帮我测试 SSRF”，它会给你一个通用答案，基于训练数据里的平均水平。而训练数据里，很多边界条件（比如 DNS rebinding 绕过 SSRF 防护、HTTP/2 multiplexing 攻击面）的覆盖是稀疏的，容易被忽略。

hack-skills 的思路是给 Agent 一套结构化的方法论上下文，而不是单纯依赖模型权重里的隐式知识。这在面对不常见的漏洞类型或者需要组合多个技术点的场景时，差距比较明显。

另外，安全测试里有很多”对的顺序”问题——同样的技术，测试顺序不对就错过了。这种顺序性的判断，放在结构化的技能文件里比让模型自己推断要可靠。

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