Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

memory-forensics(记忆取证)

memory-forensics 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

memory-forensics 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 59,464。

总安装 388周安装 16GitHub Stars 4下载 127核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:memory-forensics(记忆取证)
来源仓库:https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph
仓库路径:skills/memory-forensics
安装命令:
npx skills add https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph --skill memory-forensics
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph --skill memory-forensics

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

该技能用于内存转储分析,支持 Volatility 工具集调用以识别恶意进程。适用于系统入侵调查、Rootkit 检测及 RAM 取证等安全场景。通过 GitHub 仓库安装,适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。需具备合法授权方可分析他人设备内存数据。

插件结果可能存在偏差,建议交叉验证多个检测方法。

来源仓库内路径:skills/memory-forensics

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph --skill memory-fore…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

memory-forensics 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph --skill memory-forensics。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

memory-forensics 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

memory-forensics 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

memory-forensics 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

memory-forensics 用的人多吗?

公开数据是累计安装 388 次,近一周安装 16 次,下载 127 次,GitHub 4 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

memory-forensics 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
memory-forensics

记忆取证 · 本页

3884接触敏感数据未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

memory-forensics

Purpose

This skill enables analysis of volatile memory dumps using tools like Volatility to identify malware, rootkits, and security breaches, supporting digital forensics investigations.

When to Use

Use this skill during incident response for suspected breaches, when analyzing RAM dumps from compromised systems, or for proactive security assessments on endpoints with potential malware infections.

Key Capabilities

  • Parse memory dumps to extract processes, network connections, and injected code using Volatility's plugins.
  • Detect hidden processes and rootkits via checks for process hollowing or DKOM (Direct Kernel Object Manipulation).
  • Analyze hibernation files or pagefiles for artifacts like command history or encryption keys.
  • Support for multiple dump formats, including raw, VMware, and crash dumps, with automated profile detection.

Usage Patterns

Invoke this skill via CLI commands in a Python script or directly in a terminal. Always specify the memory dump file and required plugins. For automation, wrap commands in a function that handles file paths and outputs. Use environment variables for API keys if extending to cloud-based forensics tools.

Example pattern in Python:

import subprocess
dump_file = 'memory.dmp'
subprocess.run(['volatility', '-f', dump_file, 'pslist'])

Common Commands/API

Use Volatility framework commands for core functionality. Set the VOLATILITY_PROFILE env var for profile mismatches, e.g., $VOLATILITY_PROFILE=Win7SP1x64.

  • Command: volatility -f memory.dmp imageinfo — Identifies the OS profile from the dump.

- Flags: -f for file path, --profile=Win10x64 to override auto-detection.

  • Command: volatility -f memory.dmp malfind — Scans for injected code or malware hooks.

- Example: Pipe output: volatility -f memory.dmp malfind > malware_output.txt

  • API Endpoint: If using Volatility3 via Python API, import as from volatility3.framework import interfaces, then call interfaces.configuration.ConfObject() for configurations.

- Snippet: from volatility3 import framework config = framework.require_plugin('windows').build_configuration() config['primary'] = 'memory.dmp'

  • Config Format: JSON-based, e.g., {"plugin": "pslist", "dumpfile": "memory.dmp"} for custom runs.

Integration Notes

Integrate by installing Volatility via pip (pip install volatility), then call from scripts. For authentication in cloud forensics (e.g., AWS Memory DB analysis), use env vars like $AWS_ACCESS_KEY_ID and $AWS_SECRET_ACCESS_KEY. Ensure the skill runs in a isolated environment to avoid contamination; pass dump files via secure paths. For multi-tool integration, chain with tools like strings or YARA by piping outputs, e.g., volatility -f memory.dmp strings | grep suspicious.

Error Handling

Handle common errors by checking Volatility's exit codes; e.g., if profile not found, use imageinfo first. For file not found errors, validate paths before running. In scripts, wrap commands in try-except blocks:

try:
    result = subprocess.run(['volatility', '-f', 'memory.dmp', 'pslist'], capture_output=True, check=True)
except subprocess.CalledProcessError as e:
    print(f"Error: {e.returncode} - {e.stderr.decode()}")

Log detailed errors for debugging, and use $VOLATILITY_DEBUG=1 env var to enable verbose output.

Concrete Usage Examples

  1. Detect Malware in a Windows Dump: Load a memory dump from a suspected infected machine and scan for anomalies.

- Command: volatility -f infected.dmp --profile=Win10x64 malfind - Steps: First run volatility -f infected.dmp imageinfo to confirm profile, then analyze output for PID and virtual address of suspicious processes.

  1. Investigate Rootkit Presence: Analyze a Linux memory dump for hidden kernel modules.

- Command: volatility -f linux.dmp linux_pslist - Steps: Cross-reference with linux_modules to spot discrepancies, then use strings on flagged addresses for further inspection.

Graph Relationships

  • Related to: blue-team cluster skills like "incident-response" (depends on outputs) and "threat-intelligence" (provides input data).
  • Connected via: tags such as "forensics" and "security", linking to skills like "network-forensics" for comprehensive breach analysis.

平台分布

Codex

36.4%
按下载量换算46

Claude

30.43%
按下载量换算39

Cursor

18.85%
按下载量换算24

Gemini CLI

9.81%
按下载量换算12

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills