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搜索 C语言 ，共找到 434 条记录
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反序列化漏洞专家攻击手册

deserialization-insecure
yaklang/hack-skills
261
本手册提供了一份全面的指南，详细介绍了跨Java、PHP和Python等主流语言进行不安全反序列化漏洞攻击的专家级技术。内容涵盖了从流量指纹识别、利用Commons Collections和Shiro等高级链条，到使用ysoserial实现远程代码执行（RCE）的完整攻击流程。
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表达式语言注入攻击手册

expression-language-injection
yaklang/hack-skills
375
本手册是一份专家级的指南，涵盖了针对多种 Java 框架（如 Spring/SpEL、Struts2/OGNL、JSP/JSF/Java EL）的表达式语言注入高级利用技术。内容包括检测方法、沙箱绕过和实战 CVE 链，用于实现远程代码执行（RCE）。
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专家远程Shell技术手册

reverse-shell-techniques
yaklang/hack-skills
451
本手册是一份关于建立和维持远程命令行访问的专家级技术指南。内容涵盖了从反向/绑定Shell的决策、加密通信方法（OpenSSL, socat），到Web Shell实现在不同语言中的应用、提升Shell交互性的PTY升级，以及跨平台的稳定文件传输和PowerShell载荷生成。
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AI开源项目仓库搜索

search
taishi-i/awesome-ChatGPT-repositories
482
这是一个专业的开源AI工具库检索系统。它可以搜索超过2500个精选的LLM、ChatGPT相关开源项目，涵盖RAG、AI Agent、NLP、LangChain等多个领域。用户只需输入自然语言描述，系统即可自动解析、提取关键词，并在多个分类中进行精准查找，帮助用户找到最合适的开发资源。
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SSTI漏洞利用专家指南

ssti-server-side-template-injection
yaklang/hack-skills
57
本指南是一份服务器端模板注入（SSTI）的专家级攻击手册。内容涵盖了多语言、多引擎的漏洞检测、指纹识别、沙箱逃逸链（MRO）以及各种绕过技术。适用于安全研究人员和渗透测试人员评估应用的安全性。
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隐写术检测与提取专家指南

steganography-techniques
yaklang/hack-skills
434
本指南为数字取证专家提供了一套系统化的隐写术检测与提取流程。内容涵盖了对图片（LSB、PNG/JPEG结构、EXIF）、音频（频谱图、DTMF）和文件（多语言文件、附加数据）等多种媒体类型中隐藏数据的检测和提取方法，是深入取证分析的必备工具。
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PHP类型混淆与弱比较绕过

type-juggling
yaklang/hack-skills
254
本技能详细介绍了PHP语言的类型混淆和弱比较机制，用于绕过安全校验。当系统使用宽松的相等判断（==）进行认证、HMAC或令牌比较时，可以利用类型转换和“魔法哈希值”特性（如0e...）来构造有效载荷，成功绕过安全限制。特别关注不同PHP版本间的行为差异。
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管理后台语言管理工具

webiny-admin-languages-catalog
webiny/webiny-js
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本模块提供了一套用于管理后台语言数据的核心抽象。它包含 `LanguageDto` 类型用于定义语言数据结构，以及 `useLanguages` hook 用于处理语言相关的状态和逻辑。适用于需要构建语言目录管理功能的后台系统开发。
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XSLT注入：安全测试手册

xslt-injection
yaklang/hack-skills
310
这是一份关于XSLT注入漏洞的综合测试手册。内容涵盖了从处理器指纹识别（Java、PHP、.NET等）到利用高级攻击链的完整流程。详细介绍了外部实体注入(XXE)、服务器端请求伪造(SSRF)、任意文件写入以及通过语言扩展实现的远程代码执行(RCE)等关键漏洞点。
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Aomi DeFi交易智能代理

aomi-transact
sickn33/antigravity-awesome-skills
462
该技能提供了一个强大的命令行界面（CLI）工具，允许用户通过自然语言与多个EVM链上的DeFi协议进行交互。它充当非托管智能代理，将复杂的自然语言指令（如“兑换X为Y”）解析为多步骤、可模拟的交易。系统利用账户抽象技术，在用户显式授权后，安全地构建和排队交易请求，实现复杂的链上操作。
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网页数据源追溯审计工具

mock-hunter
sickn33/antigravity-awesome-skills
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MockHunter是一个专业的网页审计工具，用于对实时网页进行全面的“真实性检查”。它能识别页面上所有可见数据元素的真实来源，并给出详细的判定结果，包括：真实数据(REAL)、模拟数据(MOCK)、大型语言模型生成(LLM)、硬编码值(HARDCODED)、断点(BROKEN)或未知(UNKNOWN)。特别适用于审核AI生成的界面或在展示MVP前进行数据层级的验证。
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跨平台开发环境管理

flox-environments
affaan-m/everything-claude-code
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Flox是一个基于Nix的宣言式环境管理器，用于创建高度可复现的开发环境。它能够管理系统级依赖（如编译器、数据库和原生库），确保跨越多种语言（如Python、Node.js、Go等）的工具链在macOS和Linux上保持一致。特别适用于解决'在我机器上可以运行'的问题，并实现快速、标准化的新员工入职。
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