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不安全文件上传漏洞测试

upload-insecure-files
yaklang/hack-skills
248
这是一份专业的、全面的不安全文件上传漏洞测试手册。它提供了包含验证绕过（魔术字节、扩展名）、存储路径滥用（遍历、覆盖）和后处理链利用（XXE、命令注入、RCE）等高级攻击向量。适用于文件处理流程的深度安全审计。
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WAF绕过技术：规避与逃逸手册

waf-bypass-techniques
yaklang/hack-skills
206
本手册提供了一份全面的高级指南，用于应对当标准注入载荷（如SQLi、XSS）被Web应用防火墙（WAF）拦截时，进行绕过测试。内容涵盖了编码（URL、Unicode）、协议滥用（HTTP/2、分块传输）、参数污染和路径规范化等多种复杂技术，是安全测试人员必备的参考资料。
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Web缓存欺骗与中毒高级攻击手册

web-cache-deception
yaklang/hack-skills
287
本手册提供了一份关于Web缓存漏洞的专家级攻击指南。内容涵盖Web缓存欺骗（窃取认证数据）和Web缓存中毒（植入恶意内容）两大核心攻击类型。深入探讨了路径混淆、未键控头部篡改（如X-Forwarded-Host）以及针对CDN和反向代理缓存逻辑的利用方法，是安全测试和渗透测试的必备知识。
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Webiny邮件API抽象层

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webiny/webiny-js
492
本模块提供了11个核心的邮件服务抽象层，用于构建健壮的邮件发送和设置管理功能。它集成了用例（Use Case）、仓库（Repository）和事件处理器（Event Handler）等结构化模式，帮助开发者遵循最佳实践，实现高度模块化和可测试的后端邮件业务逻辑。
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WebSocket 安全性测试与分析

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yaklang/hack-skills
206
本技能用于对基于WebSocket的实时通信API进行全面的安全测试。它覆盖了协议握手、跨站WebSocket劫持(CSWSH)、Origin验证缺失、以及数据传输过程中的各种常见漏洞。适用于聊天、通知或任何需要实时数据流的应用场景。
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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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跨站脚本攻击高级手册

xss-cross-site-scripting
yaklang/hack-skills
217
本手册是针对跨站脚本攻击（XSS）的专家级指南，详细涵盖了各种高级攻击技巧和载荷选择。内容包括但不限于WAF和CSP绕过、HttpOnly绕过、DOM操作和XS-Leaks侧信道攻击等。适用于专业的安全测试和漏洞挖掘场景。
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混沌工程实验设计与管理

chaos-engineering
alirezarezvani/claude-skills
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专业的混沌工程实验设计和管理工具。用于规划、运行和复盘故障注入实验，确保在发现系统弱点的同时，保持实验的安全性与可控性。核心功能包括实验设计、爆雷范围计算（Blast Radius）和结构化事后总结报告生成，是提升系统弹性和可靠性的关键步骤。
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特性开关生命周期管理工具

feature-flags-architect
alirezarezvani/claude-skills
325
这是一个用于管理特性开关全生命周期的工具箱，将功能开关视为受控的工程过程，而非简单的代码判断。它包含扫描技术债务、规划分阶段灰度发布（如环形、线性）和审计紧急开关的功能。适用于发布工程，确保新功能发布、测试和退役的安全性。
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基础编译器合规测试

compile-basic
sno-ai/mda
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这是一个基础的编译器合规性测试夹具，用于验证编译器基本规范和目标架构的投射准确性。它作为编译流程中的基础测试工具，确保编译器符合指定标准并能正确针对目标平台架构，适用于早期验证编译器输出和系统兼容性。
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A/B测试与实验设计指南

ab-test-setup
aitytech/agentkits-marketing
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本指南提供了一个全面的框架，用于设计统计学上严谨的A/B测试、拆分测试和多变量实验。内容涵盖了从构建强有力假设、计算样本量，到为不同业务场景选择适当的主要、次要和保护性指标等所有环节。
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认知推理与智能体校验系统

ejentum-reasoning-harness
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该系统提供了一套完整的认知操作库，用于指导复杂AI智能体进行批判性思维。它包含推理、代码、反欺骗和记忆四大专用校验模块，能有效避免幻觉、推理衰退等常见智能体故障。调用时，智能体获取的不是最终答案，而是一个包含失败模式、执行流程和校验测试的结构化“脚手架”，确保输出结果的健壮性和自我验证性。
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