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Agent Skill · 研究检索

analyzing-phishing-email-headers(分析网络钓鱼电子邮件标头)

analyzing-phishing-email-headers 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。

analyzing-phishing-email-headers 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,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 64,698。

总安装 294周安装 12GitHub Stars 5,916下载 94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:analyzing-phishing-email-headers(分析网络钓鱼电子邮件标头)
来源仓库:https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills
仓库路径:skills/analyzing-phishing-email-headers
安装命令:
npx skills add https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills --skill analyzing-phishing-email-headers
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/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills --skill analyzing-phishing-email-headers

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。

系统性解析电子邮件头信息以识别伪造发件人与路由欺骗。重点验证 SPF、DKIM、DMARC 等认证机制状态。支持手动提取与自动化工具结合使用提升效率。需理解 SMTP 传输原理与 DNS 记录布局关系。输出结果应辅以人工复核防止误判合法邮件。

analyzing-phishing-email-headers 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/analyzing-phishing-email-headers

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/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills --skil…;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

    它需要需要联网,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

analyzing-phishing-email-headers 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills --skill analyzin…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

analyzing-phishing-email-headers 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。

analyzing-phishing-email-headers 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

analyzing-phishing-email-headers 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。

analyzing-phishing-email-headers 用的人多吗?

公开数据是累计安装 294 次,近一周安装 12 次,下载 94 次,GitHub 5,916 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。

analyzing-phishing-email-headers 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。
  • 来源仓库有 5,916 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 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
analyzing-phishing-email-headers

分析网络钓鱼电子邮件标头 · 本页

2945,916需要联网未明确有提醒

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

Analyzing Phishing Email Headers

Overview

Email headers contain critical metadata that reveals the true origin, routing path, and authentication status of emails. Analyzing these headers is a foundational skill for identifying phishing attempts, verifying sender authenticity, and gathering threat intelligence. This skill covers systematic extraction and interpretation of email headers using both manual techniques and automated tools.

Prerequisites

  • Basic understanding of SMTP protocol and email delivery
  • Familiarity with DNS records (MX, TXT, SPF, DKIM, DMARC)
  • Python 3.8+ installed
  • Access to email client that can export raw headers (Outlook, Gmail, Thunderbird)

Key Concepts

Critical Header Fields

  1. Received: Chain of mail servers the message passed through (read bottom to top)
  2. From / Return-Path / Reply-To: Sender identity fields (often spoofed)
  3. Authentication-Results: SPF, DKIM, DMARC verification outcomes
  4. X-Originating-IP: Original sender IP address
  5. Message-ID: Unique identifier; anomalies indicate spoofing
  6. X-Mailer / User-Agent: Email client used to compose the message

Red Flags in Headers

  • Mismatched From and Return-Path domains
  • SPF/DKIM/DMARC failures in Authentication-Results
  • Suspicious Received chains with unfamiliar relay servers
  • X-Originating-IP from unexpected geographies
  • Missing or malformed Message-ID
  • Unusual X-Mailer values (e.g., mass-mailing tools)

Implementation Steps

Step 1: Extract Raw Email Headers

Gmail: Open email -> Three dots -> "Show original"
Outlook: Open email -> File -> Properties -> Internet Headers
Thunderbird: View -> Message Source (Ctrl+U)

Step 2: Parse Headers with Python

Use the scripts/process.py script to automate header analysis including IP geolocation, authentication validation, and anomaly detection.

Step 3: Validate Authentication Chain

  • Check SPF alignment: Does the sending IP match the domain's SPF record?
  • Check DKIM signature: Is the cryptographic signature valid?
  • Check DMARC policy: Does the message pass DMARC alignment?

Step 4: Trace Mail Route

  • Read Received headers from bottom to top
  • Map each hop's IP to organization/location
  • Identify unexpected relays or delays

Step 5: Correlate with Threat Intelligence

  • Look up originating IP on AbuseIPDB, VirusTotal
  • Check sending domain age on WHOIS
  • Search for known phishing infrastructure patterns

Tools & Resources

Validation

  • Successfully parse headers from 3 different email providers
  • Correctly identify authentication pass/fail status
  • Accurately trace email routing path
  • Detect at least 3 phishing indicators in a sample phishing email

平台分布

Codex

34.89%
按下载量换算33

Claude

30.74%
按下载量换算29

Cursor

16%
按下载量换算15

Gemini CLI

8.64%
按下载量换算8

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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