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Agent Skill · 前端设计

network-forensics(网络取证)

network-forensics 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

network-forensics 是前端设计类 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,第三方扫描有未通过项,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 7,251。

总安装 396周安装 17GitHub Stars 4下载 139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:network-forensics(网络取证)
来源仓库:https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph
仓库路径:skills/network-forensics
安装命令:
npx skills add https://github.com/alphaonedev/openclaw-graph --skill network-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 network-forensics

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

network-forensics 用于分析网络流量模式、识别异常行为并检测入侵、恶意通信或未授权访问。适用于安全事件调查、合规审计或高网络活动环境中的威胁监控与缓解。支持数据包捕获、日志分析和实时数据处理,聚焦于异常流量和攻击特征识别。安装前应评估是否需要网络抓包权限,并确保运行环境具备相应监控能力。

适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/network-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 network-for…;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

network-forensics 怎么安装?

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

network-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。

network-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。

network-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。

network-forensics 用的人多吗?

公开数据是累计安装 396 次,近一周安装 17 次,下载 139 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。

network-forensics 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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。

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。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。
  • 需要处理前端设计类任务、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。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
network-forensics

网络取证 · 本页

3964接触敏感数据未明确未通过

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

network-forensics

Purpose

This skill enables the AI to investigate network traffic patterns, identify anomalies, and mitigate threats by analyzing packet captures, logs, and real-time data. It focuses on detecting intrusions, malware communications, and unauthorized access.

When to Use

Use this skill during security incidents, routine monitoring, or compliance audits. Apply it when network logs show unusual traffic spikes, unknown IP connections, or potential DDoS attacks. Ideal for blue-team operations in environments with high network activity, such as corporate networks or cloud infrastructures.

Key Capabilities

  • Parse PCAP files to extract metadata like source/destination IPs, ports, and protocols.
  • Detect anomalies using rulesets, e.g., identifying SYN floods or unusual port scans.
  • Generate reports in JSON or CSV format for threat intelligence.
  • Integrate with tools like tcpdump for live capture or Zeek for advanced protocol analysis.
  • Support real-time monitoring via API hooks to flag threats immediately.

Usage Patterns

To use this skill, first authenticate with an API key via environment variable (e.g., $NETWORK_FORENSICS_API_KEY). Invoke it programmatically in Python scripts or via CLI for analysis tasks. For file-based analysis, provide a PCAP file; for live monitoring, specify a network interface. Always wrap calls in error-handling blocks to manage failures. Chain with other blue-team skills for automated workflows, like feeding results to an intrusion detection system.

Common Commands/API

Use the following CLI commands or API endpoints for core operations:

  • CLI: Analyze a PCAP file: openclaw network-forensics analyze --file path/to/capture.pcap --output report.json
  • CLI: Monitor live traffic: openclaw network-forensics monitor --interface eth0 --duration 300 --alert-level high
  • API Endpoint: POST to /api/network/analyze with JSON body: {"file": "base64_encoded_pcap", "rules": ["syn_flood", "port_scan"]}. Set header: Authorization: Bearer $NETWORK_FORENSICS_API_KEY
  • API Endpoint: GET from /api/network/status to check ongoing sessions: Response includes active alerts in JSON format.
  • Code Snippet (Python): import requests api_key = os.environ.get('NETWORK_FORENSICS_API_KEY') response = requests.post('https://api.openclaw.com/api/network/analyze', headers={'Authorization': f'Bearer {api_key}'}, json={'file': 'capture.pcap'}) print(response.json()['threats'])
  • Config Format: Use YAML for rulesets, e.g.: rules: - name: syn_flood threshold: 1000 packets/sec - name: port_scan ports: [80, 443, 22]

Integration Notes

Integrate this skill with other tools by exporting results to SIEM systems like Splunk or ELK Stack. For authentication, always use $NETWORK_FORENSICS_API_KEY in environment variables. In code, handle dependencies like installing scapy for PCAP processing: pip install scapy. To combine with other OpenClaw skills, use the SDK: e.g., call network-forensics output as input to intrusion-detection. Ensure network interfaces are configured for capture, e.g., via sudo setcap cap_net_raw+ep /path/to/openclaw binary. Test integrations in a sandbox environment to avoid production disruptions.

Error Handling

Always check for common errors like invalid PCAP files, network timeouts, or authentication failures. In CLI, errors return exit codes (e.g., 1 for file not found). In API calls, parse HTTP status codes: 401 for unauthorized (check $NETWORK_FORENSICS_API_KEY), 400 for bad requests. Use try-except in code snippets:

try:
    response = requests.post('https://api.openclaw.com/api/network/analyze', ...)
    response.raise_for_status()
except requests.exceptions.HTTPError as err:
    print(f"Error: {err} - Verify API key and input format")
except Exception as e:
    print(f"Unexpected error: {e} - Retry with debug flag")

Log errors with timestamps and retry transient issues up to 3 times. For CLI, add --debug flag to output detailed traces.

Concrete Usage Examples

  1. Analyze a captured PCAP file for threats: Suppose you have a file suspicious.pcap from a potential breach. Run: openclaw network-forensics analyze --file suspicious.pcap --rules syn_flood. This outputs a JSON report with detected threats. In code: Use the API to process it and alert if threats > 5, then integrate with email notification.
  2. Monitor live traffic for intrusions: On a server with interface eth0, execute: openclaw network-forensics monitor --interface eth0 --duration 600 --alert-level medium. This captures packets for 10 minutes and flags anomalies like port scans. Script it in a loop for continuous monitoring, e.g., in a cron job, and pipe results to a database for long-term analysis.

Graph Relationships

  • Related to: "intrusion-detection" (shares threat detection logic)
  • Depends on: "log-analysis" (for correlating network logs)
  • Complements: "endpoint-security" (for holistic blue-team defense)
  • Clusters with: "blue-team" skills like "vulnerability-scanning"

平台分布

Codex

35.89%
按下载量换算50

Claude

31.03%
按下载量换算43

Cursor

17.98%
按下载量换算25

Gemini CLI

10.5%
按下载量换算15

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

未通过

Snyk

可疑

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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