docs/ja-JP/skills/security-bounty-hunter/SKILL.md
リポジトリ内の悪用可能なバウンティ対象のセキュリティ問題を発見します。ノイズの多いローカルのみの発見ではなく、実際のレポートに適格なリモートから到達可能な脆弱性に焦点を当てます。
npx skillsauth add affaan-m/everything-claude-code security-bounty-hunterInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
責任ある開示やバウンティ提出のための実際的な脆弱性発見が目的の場合に使用します。広範なベストプラクティスレビューではありません。
リモートから到達可能なユーザー制御の攻撃パスに偏り、プラットフォームが定期的に情報提供または範囲外として却下するパターンを排除します。
継続的に重要な問題の種類:
| パターン | CWE | 典型的な影響 | | --- | --- | --- | | ユーザー制御の URL による SSRF | CWE-918 | 内部ネットワークアクセス、クラウドメタデータの窃取 | | ミドルウェアまたは API ガードでの認証バイパス | CWE-287 | 不正なアカウントまたはデータアクセス | | リモートデシリアライゼーションまたはアップロードから RCE へのパス | CWE-502 | コード実行 | | 到達可能なエンドポイントでの SQL インジェクション | CWE-89 | データ流出、認証バイパス、データ破壊 | | リクエストハンドラーでのコマンドインジェクション | CWE-78 | コード実行 | | ファイル提供パスでのパストラバーサル | CWE-22 | 任意のファイルの読み取りまたは書き込み | | 自動トリガーされる XSS | CWE-79 | セッション窃取、管理者の侵害 |
プログラムが別途指定しない限り、通常は低シグナルまたはバウンティの範囲外です:
pickle.loads、torch.load、または同等eval() または exec()shell=Truesemgrep --config=auto --severity=ERROR --severity=WARNING --json
次に手動でフィルタリング:
## 説明
[脆弱性の内容とその重要性]
## 脆弱なコード
[ファイルパス、行範囲、および小さなスニペット]
## 概念実証
[最小限の動作するリクエストまたはスクリプト]
## 影響
[攻撃者が達成できること]
## 影響を受けるバージョン
[テストされたバージョン、コミット、またはデプロイターゲット]
提出前に:
development
Share durable, inspectable context and handoffs between Claude, Codex, Hermes, Cursor, OpenCode, and other agents through the local ECC Memory Vault. Use when an agent must save work state, transfer context, resume another agent's task, or search shared project knowledge.
development
Use when multiple consumers and providers must evolve an API or event schema without field drift, integration surprises, or one side silently redefining the interface.
tools
Query live GPU inventory, submit an authenticated Itô fixed-rate RFQ, inspect RFQ or procurement status, and run explicitly gated node qualification through the separately installed canonical CLI. Use when a user asks to find H100/H200 capacity, request a fixed compute rate, check Itô compute status, or validate GPU nodes.
data-ai
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.