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pentest-evidence-structuring-report-synthesis渗透测试证据构建报告综合

Agent Skill

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。它适合让 Agent 编写单元测试、端到端测试、测试计划或根据失败日志定位问题。使用时需要确认项目测试框架、运行命令和夹具数据,避免为了通过测试而改坏真实逻辑;涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟、测试环境和生产环境。

总安装

582

周安装

24

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

190
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:pentest-evidence-structuring-report-synthesis(渗透测试证据构建报告综合)
来源仓库:https://github.com/crtvrffnrt/skills
仓库路径:skills/pentest-evidence-structuring-report-synthesis
安装命令:
npx skills add https://github.com/crtvrffnrt/skills --skill pentest-evidence-structuring-report-synthesis
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/crtvrffnrt/skills --skill pentest-evidence-structuring-report-synthesis

简介

将渗透测试过程中的原始发现转化为结构化报告。

  • 自动归类漏洞、量化风险等级并生成可交付的技术与管理摘要。
  • 支持按 CVSS 评分、业务影响或修复优先级排序输出建议。
  • 报告内容依赖输入数据的准确性,需人工复核关键结论后再发布。
  • pentest-evidence-structuring-report-synthesis 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

Evidence Structuring & Report Synthesis

Activation Triggers (Positive)

  • write report
  • consolidate findings
  • severity
  • remediation
  • executive summary
  • evidence table
  • final deliverable

Exclusion Triggers (Negative)

  • run exploit
  • perform recon
  • fuzz inputs
  • live validation

Output Schema

  • Confirmed findings table: id, title, severity, confidence, impact
  • Evidence map: finding id to reproducible proof artifacts
  • Remediation plan: prioritized fixes with verification guidance

Instructions

  1. Separate confirmed findings from hypotheses and informational observations.
  2. Deduplicate by root cause and attacker capability, not by endpoint count alone.
  3. Assign severity from demonstrated impact and exploitability evidence.
  4. Keep technical evidence concise, reproducible, and traceable.
  5. Produce both technical and executive views from the same canonical evidence.
  6. Mark open questions and explicitly state what remains unverified.

Should Do

  • Preserve factual precision and reproducibility in every finding.
  • Keep structure stable for machine parsing and downstream tracking.
  • Tie remediation to the broken control and observed exploit path.

Should Not Do

  • Do not inflate severity without demonstrated impact.
  • Do not merge unrelated root causes into a single finding.
  • Do not hide uncertainty; mark assumptions explicitly.

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

36.89%
按下载量换算70

Claude

29.23%
按下载量换算56

Cursor

22.35%
按下载量换算42

Gemini CLI

9.3%
按下载量换算18

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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