SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD hunt-springboot

Ищите уязвимости, специфичные для Spring Boot — конечные точки Actuator (heapdump, env, loggers, mappings, shutdown), внедрение Spring Expression Language (SpEL) → RCE, RCE консоли H2, раскрытие JMX через Jolokia, Spring4Shell (CVE-2022-22965), Spring Cloud Function SPEL (CVE-2022-22963), извлечение учетных данных из дампа кучи. Используйте, когда цель работает на Spring Boot — определяется по заголовку X-Application-Context, /actuator, странице ошибок Whitelabel или трассировкам стека Java.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Hunt Spring Boot specific vulnerabilities — Actuator endpoints (heapdu…»

Hunt Spring Boot specific vulnerabilities — Actuator endpoints (heapdump, env, loggers, mappings, shutdown), Spring Expression Language (SpEL) injection → RCE, H2 console RCE, Jolokia JMX exposure, Spring4Shell (CVE-2022-22965), Spring Cloud Function SPEL (CVE-2022-22963), heap dump credential extraction. Use when target runs Spring Boot — detected via X-Application-Context header, /actuator, Whitelabel Error Page, or Java stack traces.

elementalsouls/Claude-BugHunter Agent Skills автор: elementalsouls 1 файл тело ≈ 2 469 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Ищите уязвимости, специфичные для Spring Boot — конечные точки Actuator (heapdump, env, loggers, mappings, shutdown), внедрение Spring Expression Language…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторБезопасностьтип 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
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

    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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

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

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "sources"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "report_count"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2469 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 440 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.