元鉴·样本静态初筛

SKILL运维和基础设施
运维和基础设施 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

元鉴 —— 跨智能体的恶意样本静态初筛技能:零依赖自研对文件 / 目录做纯静态分析(MD5/SHA1/SHA256 哈希、魔数类型识别、Shannon 熵、可打印字符串分类提取、PE/ELF 头解析),输出 triage 报告 + IOC(hash/URL/域/IP/邮箱)供元情消费;只提示可疑、不定性恶意。触发:用户给出可疑文件 / 恶意样本 / 样本目录,要算哈希、识别文件类型、查熵、提取字符串、解析 PE/ELF 头、做静态初筛、产出 IOC 时。边界:只做静态特征,不反混淆、不解包、不动态执行任何样本;不联网查证;仅用于已获授权 / 自有资产 / 教学环境的安全分析。

一句话选型结论

按资料字段整理

元鉴·样本静态初筛是运维和基础设施类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类运维和基础设施 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_0d6b02f6/yotta-triage
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

运维和基础设施
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_0d6b02f6仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量7.3 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
查服务与日志

按现象定位服务状态与日志线索。

写部署与巡检脚本

把重复的部署、巡检写成脚本。

故障排查

按步骤排查网络、依赖与配置。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在运维和基础设施场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
元鉴·样本静态初筛当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Azure 部署 调用外部服务 GitHub 仓库 664.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure diagnostics 问题管理 调用外部服务 GitHub 仓库 657.6 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure aigateway 部署 调用外部服务 GitHub 仓库 655.3 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure AI 搜索 调用外部服务 GitHub 仓库 651.4 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure Cloud migrate 部署 调用外部服务 GitHub 仓库 650.7 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

7.3 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

元鉴(yotta-triage)

跨智能体的恶意样本静态初筛技能:零依赖自研对文件 / 目录做纯静态特征分析——
MD5/SHA1/SHA256 哈希、魔数类型识别、Shannon 熵、可打印字符串分类提取、PE/ELF 头解析,
输出 triage 报告 + IOC(hash / URL / 域 / IP / 邮箱) 供元情(yotta-intel)消费。

纯 Python 3.8+ 标准库实现,零外部依赖;Windows + Linux + macOS 通用。
纯本地离线、只读:不反混淆、不解包、不动态执行任何样本。

何时使用

  • 用户给出一个可疑文件 / 恶意样本,要快速算哈希、识别文件类型、看熵、提取字符串;
  • 要解析 PE / ELF 头(架构、时间戳、区段、加壳线索),判断样本是不是加壳 / 高熵载荷;
  • 要对一批样本目录做静态初筛,按风险线索排序,产出 IOC(hash / URL / 域 / IP / 邮箱)供后续分析;
  • 恶意样本分析、应急响应、红蓝对抗复盘时需要「先静态看一眼」的环节。

Do NOT trigger:
- 不反混淆、不解包、不动态执行任何样本(红线);
- 不联网查证 IOC 是否恶意、不查询威胁情报平台;
- 不在无授权情况下分析他人样本;仅用于已获授权 / 自有资产 / CTF / 教学环境。

快速使用

Windows 用 python,Linux/macOS 用 python3。

# 分析单个样本(文本报告)
python3 scripts/yotta_triage.py triage --path sample.exe

# 分析目录(递归子目录)
python3 scripts/yotta_triage.py triage --path samples/ --recursive

# JSON 报告
python3 scripts/yotta_triage.py triage --path sample.exe --format json --output report.json

# Markdown 报告
python3 scripts/yotta_triage.py triage --path samples/ --format markdown --output report.md

# 只输出 IOC(hash / URL / 域 / IP / 邮箱),供元情消费
python3 scripts/yotta_triage.py triage --path samples/ --ioc-only --output iocs.json

# 跳过字符串提取(只算哈希 / 类型 / 熵 / PE-ELF 头;报告显示“已跳过”而不是 0 条)
python3 scripts/yotta_triage.py triage --path sample.exe --no-strings

# 版本
python3 scripts/yotta_triage.py --version

退出码:0 = 最高风险 ≤ low;1 = medium;2 = high;3 = critical;4 = 用法或读取错误。

工作流程(AI 智能体执行样本初筛时)

  1. 确认范围:明确要分析的样本文件 / 目录;只读本地,不做任何外部动作。
  2. 读取:用 triage --path 指向文件或目录;目录可加 --recursive 递归。
  3. 静态分析:引擎流式计算哈希(大文件不吃内存),对分析窗口做魔数识别、熵、
    字符串提取与分类、PE/ELF 头解析。
  4. 分级:按静态指标加权给出 info/low/medium/high/critical 的线索级提示。
  5. 报告:text / JSON / Markdown 三种输出;--ioc-only 直接产出 IOC 供元情消费。
  6. 决策纪律:结果只是「可疑线索」,是否恶意需人工 / 其他情报源核实;工具本身不做任何执行。

功能

  • 哈希:MD5 / SHA1 / SHA256(流式计算,支持大文件);
  • 类型识别:魔数识别 PE / ELF / Mach-O / PDF / ZIP / gzip / 7z / RAR / OLE / 图片 / pyc / Java class,
    另含 UTF-8 文本 / shebang 脚本识别;
  • 熵:整体 Shannon 熵 + PE 区段熵(加壳 / 加密 / 压缩线索);
  • 字符串:可打印字符串(ASCII + UTF-16LE),分类提取 URL / 域名 / IP / 邮箱 / 可疑命令 / 路径 / 长 base64;
  • PE 头解析:机器类型 / 时间戳 / 可选头 / 区段表(名称、特性、熵),识别加壳区段(UPX 等)与 RWX 区段;
  • ELF 头解析:位宽 / 字节序 / 机器 / 类型 / 入口 / 程序头与节头,识别 RWE 段与 RWX 节;
  • 风险分级:静态指标加权给出线索级风险(评分 + 理由),只提示、不定性;
  • IOC 输出:hash / URL / 域 / IP / 邮箱汇总,JSON 供元情(yotta-intel)消费;
  • 三种输出:文本 / JSON(stdout 纯净)/ Markdown 报告。

风险分级一览

级别 含义 常见触发
info 无明显异常 普通文本 / 无风险线索的样本
low 低风险线索 少量 URL / 单条可疑命令 / 轻度高熵
medium 中等风险线索 整体高熵(≥6.5)、疑似加壳区段、ELF RWE 段、多条可疑命令
high 高风险线索 加壳 + 内嵌 URL、多类可疑命令 + 可执行文件、RWX 区段叠加
critical 严重风险线索 加壳 + RWX + 高熵区段 + 下载执行命令等多项叠加

> 分级是静态线索,不代表样本确定恶意;最终判定需人工 / 动态分析 / 情报交叉验证。

输出格式

  • text — 每文件一段(哈希 / 类型 / 熵 / PE-ELF / 字符串统计 / 风险理由)+ 文件级 IOC 汇总;
  • json — 结构为 {tool, version, generated, summary, files[], iocs[]};files[] 每条含
    hashes / type / entropy / strings / pe|elf / risk,iocs[] 为 {type, value, file}(供元情消费);
  • markdown — text 报告的围栏包装;
  • --ioc-only — 只输出 iocs[] JSON 数组。

边界(安全红线)

  • 纯静态:只做静态特征,不反混淆、不解包、不动态执行任何样本;
  • 只读本地:不联网查证、不下载、不修改 / 删除任何样本文件;
  • 不给定性:所有风险分级只是「可疑线索」,是否恶意需人工 / 其他情报源核实;
  • 授权:仅用于已获明确授权 / 自有资产 / CTF 靶场 / 教学环境;未经授权分析他人样本违反法律,使用者自行承担责任。

参考文档

  • references/triage-spec.md — 静态初筛规范(分析项 / 魔数表 / PE-ELF 字段 / 字符串分类)
  • references/risk-model.md — 风险分级模型(指标加权 / 阈值 / 与元情 IOC 衔接)

法律声明

本技能仅用于已获明确授权的安全分析(自有资产、授权测试、CTF 靶场、教学环境)。
未经授权分析他人系统 / 样本数据违反中国《网络安全法》与《刑法》相关条款,使用者自行承担法律责任。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
元鉴·样本静态初筛怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_0d6b02f6/yotta-triage。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

元鉴·样本静态初筛支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

元鉴·样本静态初筛权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

元鉴·样本静态初筛收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

元鉴·样本静态初筛用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。