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Agent Skill · 研究检索

building-vulnerability-dashboard-with-defectdojo(使用 defectdojo 构建漏洞仪表板)

用于辅助安全审计、权限检查、凭据风险、认证流程和常见漏洞排查。它适合让 Agent 梳理敏感配置、检查依赖风险、分析鉴权逻辑或生成安全复核清单。使用时不能把工具输出直接当最终结论,涉及密钥、令牌、用户数据或生产系统时,应先确认最小权限、脱敏方式和操作边界。

building-vulnerability-dashboard-with-defectdojo 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,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 52,496。

总安装 558周安装 23GitHub Stars 5,912下载 182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:building-vulnerability-dashboard-with-defectdojo(使用 defectdojo 构建漏洞仪表板)
来源仓库:https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills
仓库路径:skills/building-vulnerability-dashboard-with-defectdojo
安装命令:
npx skills add https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills --skill building-vulnerability-dashboard-with-defectdojo
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 building-vulnerability-dashboard-with-defectdojo

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。

利用 DefectDojo 构建漏洞管理仪表板,聚合多工具扫描结果。适用于统一展示漏洞分布、修复进度与风险评级,支持 Jira/Slack 联动。自动去重、分类并跟踪闭环,提供 REST API 供 CI/CD 流水线调用。部署需开放数据库与外部服务端口,注意凭证管理与访问隔离。

建议定期备份配置与扫描历史,防止数据丢失影响审计追溯。

来源仓库内路径:skills/building-vulnerability-dashboard-with-defectdojo

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

building-vulnerability-dashboard-with-defectdojo 怎么安装?

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

building-vulnerability-dashboard-with-defectdojo 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。

building-vulnerability-dashboard-with-defectdojo 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。

building-vulnerability-dashboard-with-defectdojo 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。

building-vulnerability-dashboard-with-defectdojo 用的人多吗?

公开数据是累计安装 558 次,近一周安装 23 次,下载 182 次,GitHub 5,912 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。

building-vulnerability-dashboard-with-defectdojo 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。
  • 来源仓库有 5,912 星,维护活跃度相对可查。

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
building-vulnerability-dashboard-with-defectdojo

使用 defectdojo 构建漏洞仪表板 · 本页

5585,912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

Building Vulnerability Dashboard with DefectDojo

Overview

DefectDojo is an open-source application vulnerability management platform that aggregates findings from 200+ security tools, deduplicates results, tracks remediation progress, and provides executive dashboards. It serves as a central hub for vulnerability management, integrating with CI/CD pipelines, Jira for ticketing, and Slack for notifications. DefectDojo supports OWASP-based categorization and provides REST API for automation.

When to Use

  • When deploying or configuring building vulnerability dashboard with defectdojo capabilities in your environment
  • When establishing security controls aligned to compliance requirements
  • When building or improving security architecture for this domain
  • When conducting security assessments that require this implementation

Prerequisites

  • Docker and Docker Compose
  • 4GB+ RAM, 2+ CPU cores, 20GB+ disk
  • PostgreSQL 12+ (included in Docker deployment)
  • Python 3.9+ for API integration scripts
  • Jira instance (optional, for ticket integration)

Deployment

Docker Compose Deployment

# Clone DefectDojo repository
git clone https://github.com/DefectDojo/django-DefectDojo.git
cd django-DefectDojo

# Start with Docker Compose (production mode)
./dc-up-d.sh

# Alternative: manual Docker Compose
docker compose up -d

# Check service status
docker compose ps

# View initial admin credentials
docker compose logs initializer 2>&1 | grep "Admin password"

# Access DefectDojo at http://localhost:8080

Environment Configuration

# Key environment variables in docker-compose.yml
DD_DATABASE_ENGINE=django.db.backends.postgresql
DD_DATABASE_HOST=postgres
DD_DATABASE_PORT=5432
DD_DATABASE_NAME=defectdojo
DD_DATABASE_USER=defectdojo
DD_DATABASE_PASSWORD=<secure_password>
DD_ALLOWED_HOSTS=*
DD_SECRET_KEY=<random_64_char_key>
DD_CREDENTIAL_AES_256_KEY=<random_128_bit_key>
DD_SOCIAL_AUTH_GOOGLE_OAUTH2_ENABLED=True

Organizational Structure

Hierarchy

Product Type (Business Unit)
  └── Product (Application/Service)
       └── Engagement (Assessment/Sprint)
            └── Test (Scanner Run)
                 └── Finding (Individual Vulnerability)

Setup via API

import requests

DD_URL = "http://localhost:8080/api/v2"
API_KEY = "your_api_key_here"
HEADERS = {"Authorization": f"Token {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}

# Create Product Type
resp = requests.post(f"{DD_URL}/product_types/", headers=HEADERS, json={
    "name": "Web Applications",
    "description": "Customer-facing web application portfolio"
})
product_type_id = resp.json()["id"]

# Create Product
resp = requests.post(f"{DD_URL}/products/", headers=HEADERS, json={
    "name": "Customer Portal",
    "description": "Main customer-facing web application",
    "prod_type": product_type_id,
    "sla_configuration": 1,
})
product_id = resp.json()["id"]

# Create Engagement
resp = requests.post(f"{DD_URL}/engagements/", headers=HEADERS, json={
    "name": "Q1 2024 Security Assessment",
    "product": product_id,
    "target_start": "2024-01-01",
    "target_end": "2024-03-31",
    "engagement_type": "CI/CD",
    "status": "In Progress",
})
engagement_id = resp.json()["id"]

Scanner Integration

Import Scan Results via API

# Upload Nessus scan results
curl -X POST "${DD_URL}/reimport-scan/" \
  -H "Authorization: Token ${API_KEY}" \
  -F "scan_type=Nessus Scan" \
  -F "file=@nessus_report.csv" \
  -F "product_name=Customer Portal" \
  -F "engagement_name=Q1 2024 Security Assessment" \
  -F "auto_create_context=true" \
  -F "deduplication_on_engagement=true"

# Upload OWASP ZAP results
curl -X POST "${DD_URL}/reimport-scan/" \
  -H "Authorization: Token ${API_KEY}" \
  -F "scan_type=ZAP Scan" \
  -F "file=@zap_report.xml" \
  -F "product_name=Customer Portal" \
  -F "engagement_name=Q1 2024 Security Assessment" \
  -F "auto_create_context=true"

# Upload Trivy container scan
curl -X POST "${DD_URL}/reimport-scan/" \
  -H "Authorization: Token ${API_KEY}" \
  -F "scan_type=Trivy Scan" \
  -F "file=@trivy_results.json" \
  -F "product_name=Customer Portal" \
  -F "engagement_name=Q1 2024 Security Assessment" \
  -F "auto_create_context=true"

Supported Scanner Types (Partial List)

ScannerType StringFormat
NessusNessus ScanCSV/XML
OpenVASOpenVAS CSVCSV
QualysQualys ScanXML
OWASP ZAPZAP ScanXML/JSON
Burp SuiteBurp XMLXML
TrivyTrivy ScanJSON
SemgrepSemgrep JSON ReportJSON
SnykSnyk ScanJSON
SonarQubeSonarQube ScanJSON
CheckovCheckov ScanJSON

CI/CD Integration (GitHub Actions)

# .github/workflows/security-scan.yml
name: Security Scan
on: [push]
jobs:
  scan:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Run Semgrep
        run: |
          pip install semgrep
          semgrep --config auto --json -o semgrep_results.json .
      - name: Upload to DefectDojo
        run: |
          curl -X POST "${{ secrets.DD_URL }}/api/v2/reimport-scan/" \
            -H "Authorization: Token ${{ secrets.DD_API_KEY }}" \
            -F "scan_type=Semgrep JSON Report" \
            -F "file=@semgrep_results.json" \
            -F "product_name=${{ github.event.repository.name }}" \
            -F "engagement_name=CI/CD" \
            -F "auto_create_context=true"

Jira Integration

# Configure Jira integration in DefectDojo settings
jira_config = {
    "url": "https://company.atlassian.net",
    "username": "jira-bot@company.com",
    "password": "jira_api_token",
    "default_issue_type": "Bug",
    "critical_mapping_severity": "Blocker",
    "high_mapping_severity": "Critical",
    "medium_mapping_severity": "Major",
    "low_mapping_severity": "Minor",
    "finding_text": "**Vulnerability**: {{ finding.title }}\n**Severity**: {{ finding.severity }}\n**CVE**: {{ finding.cve }}\n**Description**: {{ finding.description }}",
    "accepted_mapping_resolution": "Done",
    "close_status_key": 6,
}

Metrics and Dashboards

Key Metrics API Queries

# Get finding counts by severity
resp = requests.get(f"{DD_URL}/findings/?limit=0&active=true",
                    headers=HEADERS)
findings = resp.json()

# Get SLA breach counts
resp = requests.get(f"{DD_URL}/findings/?limit=0&active=true&sla_breached=true",
                    headers=HEADERS)

# Get product-level metrics
resp = requests.get(f"{DD_URL}/products/{product_id}/",
                    headers=HEADERS)
product_data = resp.json()

References

平台分布

Codex

35.94%
按下载量换算65

Claude

31.94%
按下载量换算58

Cursor

18%
按下载量换算33

Gemini CLI

8.43%
按下载量换算15

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

未通过

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。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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