kiro-validate-design
进行交互式技术设计评审，给出 GO/NO-GO 决策与关键问题。
▸ 推荐理由能快速指出关键设计风险并提出改善建议，适合发版前评审。
全部收录
相关性达标的全量 Skills（含未精选长尾）· 共 9125 个
kiro-steering
管理项目的 {{KIRO_DIR}}/steering/ 目录，作为持续记忆与配置来源。
▸ 推荐理由适合长期维护工程策略并保留用户自定义的团队工作流程。
▸ 风险提示会读写/修改仓库内 steering 目录，建议备份与权限控制。
kiro-steering-custom
为特定项目场景生成定制化 steering 文件，捕捉领域专属记忆与模式。
▸ 推荐理由适配特殊领域的长期项目约束与代理决策一致性需求。
kiro-spec-tasks
将需求映射为可执行的实现任务，按 1-3 小时粒度拆分并生成任务图。
▸ 推荐理由可直接用于迭代计划与分配，提升开发交付效率。
kiro-spec-status
展示规格当前阶段、完成度及下一步与阻塞项的可视化信息。
▸ 推荐理由方便项目管理者快速把握规格进度与风险点。
kiro-spec-requirements
为规格生成完整需求文档，包含明确的验收标准与范围边界。
▸ 推荐理由系统化产出合格率高、利于 QA 与验收流程。
kiro-spec-quick
提供交互或自动模式的一键快速规格生成流程并显示阶段进度。
▸ 推荐理由适合需要快速产出或自动化流水线的场景。
▸ 风险提示自动模式会连续执行多阶段操作，注意循环控制与权限。
kiro-spec-init
根据项目描述初始化规格目录并生成唯一特性名称与结构。
▸ 推荐理由快速搭建规范化规格文件夹与基础说明，方便流水化工作。
kiro-spec-design
为规格生成详细的技术设计，明确组件、接口与职责边界。
▸ 推荐理由有助于把需求转为可执行的技术方案与评审依据。
kiro-spec-batch
基于依赖波次并行派发子代理，为 roadmap 中所有特性生成完整规格（需求、设计、任务）。
▸ 推荐理由适合大项目批量生成且保证上下游依赖顺序。
kiro-review
对实现进行对抗式审查，验证功能边界、验收条件与验证证据。
▸ 推荐理由用于确保任务实现真实、完整且有机械化验证证据，适合交付前检查。
kiro-impl
基于 TDD 的任务实现技能，可分派子代理并执行自动化实现与测试。
▸ 推荐理由将实现与测试结合，支持子代理并行，提升交付与验证效率。
▸ 风险提示可能会自动修改代码库或运行测试，需谨慎授予仓库写入/执行权限。
kiro-discovery
项目入口的发现与分解流程，确定最佳行动路径并细化需求。
▸ 推荐理由通过结构化对话产出可执行的下一步计划，适合新项目启动与评估。
kiro-debug
面向实现失败的根因导向调试流程与证据采集步骤。
▸ 推荐理由强调证据与根因优先，适合复杂故障与反复修复不收敛场景。
▸ 风险提示可能需要访问运行时日志与配置，涉及敏感数据访问权限，注意脱敏。
cc-sdd-new-agent
指导将新 agent 依据 cc-sdd SOP 完整接入与评估的流程。
▸ 推荐理由为 cc-sdd 项目提供标准化上手流程，适合维护者与集成者参考。
creating-claude-md
为仓库生成精简高信号的 CLAUDE.md，启动项目记忆与配置。
▸ 推荐理由适合首次为仓库配置 Claude Code 或重写 CLAUDE.md 的场景。
preline-theme-generator
使用内置本地脚本生成、预览和验证 Preline 主题的 CSS。
▸ 推荐理由可快速从品牌色或情感描述生成可预览主题，便于前端定制化工作流。
▸ 风险提示运行本地生成脚本可能执行 shell 命令，请在受信环境并审查脚本后运行。
resumify
把实习经历提炼成可直接使用的简历与面试表达。
▸ 推荐理由严格格式化输出，便于校招与求职者快速产出高质量文案。
offensive-ssrf
SSRF 漏洞识别、盲 SSRF 与云元数据探测的测试清单。
▸ 推荐理由强调盲 SSRF 与云环境利用，适合云安全评估场景。
▸ 风险提示可用于未授权内网探测与数据泄露，谨慎使用。
offensive-sqli
面向渗透测试的 SQL 注入发现、利用与绕过全面指南。
▸ 推荐理由覆盖多种数据库与利用向量，实战价值高且示例丰富。
▸ 风险提示含破坏性攻击方法和数据窃取手段，危险且需授权。
offensive-request-smuggling
HTTP 请求走私（Request Smuggling）的检测与利用流程清单。
▸ 推荐理由聚焦常见 TE/CL/变体与差异化检测，适合代理中间件测试。
▸ 风险提示含可用于入侵代理或破坏中间件的技术，需授权使用。
offensive-rce
RCE 漏洞发现与利用的渗透测试方法与检查清单。
▸ 推荐理由涵盖多类 RCE 向量，利于漏洞发现与攻击链构建。
▸ 风险提示含高危利用方法，可能导致系统破坏，禁止未授权测试。
offensive-race-condition
检测与利用竞态条件（TOCTOU）的渗透测试检查清单。
▸ 推荐理由系统化列出竞态发现与同步利用技巧，便于复现测试场景。
▸ 风险提示包含可被滥用的渗透测试技术；请仅在授权环境使用。
offensive-parameter-pollution
HTTP 参数污染（HPP）检测要点与利用思路，含重复参数注入等情形。
▸ 推荐理由帮助发现后端与前端解析差异导致的逻辑错误与权限问题。
▸ 风险提示包含可被滥用的注入与绕过技巧，存在安全风险。
offensive-open-redirect
Open Redirect 漏洞检测与绕过技术清单，包含编码与路径技巧。
▸ 推荐理由适合快速排查重定向滥用与钓鱼风险点。
▸ 风险提示描述具体绕过手段，可能被用于钓鱼或流量劫持场景。
offensive-idor
IDOR（不安全直接对象引用）测试清单与枚举、权限提升检测方法。
▸ 推荐理由针对常见且高影响的权限缺失场景，便于快速复现与定位问题。
▸ 风险提示含枚举与越权利用技巧，可能被用于未授权访问。
offensive-graphql
GraphQL 安全测试清单，覆盖 introspection 滥用、复杂度 DoS 与枚举等。
▸ 推荐理由专注于 GraphQL 特有风险，适合对现代 API 进行审计。
▸ 风险提示包含接口枚举与滥用技巧，存在被用于未授权探测的风险。
offensive-file-upload
文件上传安全性检查清单，覆盖 MIME、扩展、魔数及路径绕过等。
▸ 推荐理由实用的测试步骤与绕过手法，能快速识别常见文件上传漏洞。
▸ 风险提示含可用于攻击文件上传点的绕过方法，可能被滥用。
offensive-deserialization
不安全反序列化漏洞的识别、利用与检验流程与语言平台要点。
▸ 推荐理由覆盖多语言栈的检查点，便于定位高风险反序列化链路。
▸ 风险提示含具体利用思路，可能被滥用于未授权入侵活动。
offensive-business-logic
面向 Web/移动/API 的业务逻辑漏洞识别与攻击测试要点清单。
▸ 推荐理由针对高价值且难以自动检测的业务流程弱点提供实战思路。
▸ 风险提示包含可被用于未授权滥用的攻击方法和绕过技巧，请仅用于授权测试。
offensive-reporting
提供专业的渗透测试与红队报告撰写方法与结构化模板。
▸ 推荐理由帮助把技术发现转化为面向决策者的高质量交付物。
offensive-fast-checking
面向快速评估的渗透测试速查表与高效检测捷径集合。
▸ 推荐理由适合短时间内筛查高概率漏洞和快速获取可利用点。
▸ 风险提示为快速攻击准备的捷径资料，可能被用于未授权测试。
offensive-osint
面向渗透与情报的全方位 OSINT 收集、记录与关联指南。
▸ 推荐理由覆盖多类来源与标准化日志，便于规模化与系统化侦查。
▸ 风险提示可用于敏感目标画像与追踪，存在隐私与合规风险。
offensive-osint-methodology
结构化的 OSINT 收集、筛选与归档的方法论与工作流程。
▸ 推荐理由有助于规范化情报收集与证据保存，提高可复现性。
▸ 风险提示涉及隐私与数据收集，使用时需遵守法律与道德规范。
offensive-mobile
Android/iOS 应用的静态与动态渗透测试方法与实用技巧。
▸ 推荐理由覆盖 Frida 等动态工具与持久化/存储审计，实用性强。
▸ 风险提示包含绕过与注入技术，可能被用于未经授权的应用攻击。
offensive-iot
从硬件到固件的 IoT 嵌入式设备渗透测试与分析流程指南。
▸ 推荐理由覆盖芯片接口与固件提取，适合嵌入式安全研究者实操参考。
▸ 风险提示含硬件拆解与芯片操作指引，存在物理破坏与法律风险。
offensive-windows-mitigations
讲解 Windows 常见 exploit 缓解机制及可能的绕过思路。
▸ 推荐理由对漏洞利用研究与防护评估具有参考价值。
▸ 风险提示包含规避防护的技术细节，可能被滥用。
offensive-windows-boundaries
系统化枚举 Windows 安全边界与潜在攻击面的方法论。
▸ 推荐理由便于识别权限边界与可能的越权或逃逸路径。
▸ 风险提示涉及攻击面枚举，存在被用于未授权入侵的风险。
research
基于主题生成初步调研框架与 items 列表，并支持 web-search 补充与时间范围设置。
▸ 推荐理由便于快速确定调研范围与优先级，适合科研与技术选型起步阶段。
▸ 风险提示依赖模型内部知识并可选触发网络检索，存在外部访问风险。
research-report
扫描调研结果 JSON，提取关键字段并生成结构化的 Markdown 汇总报告与目录。
▸ 推荐理由把分散结果快速转为带目录和关键指标的报告，便于展示与对比。
▸ 风险提示需要读取工作目录内结果文件，如启用外部检索或自动填充则会访问网络。