SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD hunt-cache-poison

Навык поиска уязвимостей отравления кэша. Создан на основе 10 публичных отчетов об ошибках, включая отравление X-Forwarded-Host, X-HTTP-Method-Override / кэш GCS, отраженный→сохраненный XSS через кэш, классический Web Cache Deception Омера Гила, обход защиты Cloudflare Cache Deception Armor, обман кэша сеанса, контрабанду hop-by-hop Akamai → отравление кэша на стороне сервера, и WCD Kettle 2024 по нормализации путей против Cloudflare/Fastly/GCP. Инъекция заголовка хоста/X-Forwarded-Host, которая достигает логики приложения (отравление ссылки для сброса, SSRF маршрутизации, issuer OAuth), обрабатывается hunt-host-header; этот навык обрабатывает случай, когда отравленный ответ кэшируется и обслуживается другим пользователям. Используется при поиске отравления кэша, Web Cache Deception, приложений с CDN-фронтендом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Hunting skill for cache poison vulnerabilities. Built from 10 public b…»

Hunting skill for cache poison vulnerabilities. Built from 10 public bug bounty reports including X-Forwarded-Host poisoning, X-HTTP-Method-Override / GCS cache, reflected→stored XSS via cache, classic Omer-Gil Web Cache Deception, Cloudflare Cache Deception Armor bypass, session-token cache deception, Akamai hop-by-hop smuggling → server-side edge poisoning, and Kettle's 2024 path-normalization WCD against Cloudflare/Fastly/GCP. Host/X-Forwarded-Host injection that reaches app logic (reset-link poisoning, routing SSRF, OAuth issuer) is owned by hunt-host-header; this skill owns the case where the poisoned response is CACHED and served to other users. Use when hunting cache poisoning, Web Cache Deception, CDN-fronted apps.

elementalsouls/Claude-BugHunter Agent Skills автор: elementalsouls 1 файл тело ≈ 5 524 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Навык поиска уязвимостей отравления кэша.

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияCloudflareGoogle CloudShopifyДанные и аналитикаИсследованияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:3
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    description: Hunting skill for cache poison vulnerabilities. Built from 10 public bug bounty reports including X-Forwarded-Host poisoning, X-HTTP-Method-Override / GCS cache, reflected→stored XSS via
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:17
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - **Asset CDNs** (JS/CSS delivery) — XSS payload delivery at scale

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5524 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "sources"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "report_count"

Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5524 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 65, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 732 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.