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Agent Skill · 研究检索

differential-fuzzer(差分模糊器)

differential-fuzzer 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。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。

differential-fuzzer 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 10,679。

总安装 12,254周安装 521GitHub Stars 18,410下载 4,293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:differential-fuzzer(差分模糊器)
来源仓库:https://github.com/tursodatabase/turso
仓库路径:skills/differential-fuzzer
安装命令:
npx skills add https://github.com/tursodatabase/turso --skill differential-fuzzer
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/tursodatabase/turso --skill differential-fuzzer

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。

基于属性的模糊器,将 Turso 与 SQLite 进行比较以捕获 SQL 正确性错误。

生成随机 SQL 语句和架构,然后在 Turso 和 SQLite 上执行它们以检测行集、错误处理或架构状态中的不匹配 通过基于种子的运行、可配置的语句/表/列计数以及用于调试的详细输出支持确定性再现 包括用于扩展模糊测试活动的连续循环模式和用于 CI 的 Docker 运行程序,具有可配置的超时、GitHub 问题自动归档和 Slack 通知 输出详细日志(test.sql, 架构.json )并根据需要保留数据库文件以进行手动检查和最小化复制器创建

来源仓库内路径:skills/differential-fuzzer

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/tursodatabase/turso --skill differential-fuzze…;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

differential-fuzzer 怎么安装?

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

differential-fuzzer 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。

differential-fuzzer 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。

differential-fuzzer 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。

differential-fuzzer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 12,254 次,近一周安装 521 次,下载 4,293 次,GitHub 18,410 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。

differential-fuzzer 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 18,410 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
differential-fuzzer

差分模糊器 · 本页

12,25418,410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

Differential Fuzzer

Always load Debugging skill for reference

The differential fuzzer compares Turso results against SQLite for generated SQL statements to find correctness bugs.

Location

testing/differential-oracle/fuzzer/

Running the Fuzzer

Single Run

# Basic run (100 statements, random seed)
cargo run --bin differential_fuzzer

# With specific seed for reproducibility
cargo run --bin differential_fuzzer -- --seed 12345

# More statements with verbose output
cargo run --bin differential_fuzzer -- -n 1000 --verbose

# Keep database files after run (for debugging)
cargo run --bin differential_fuzzer -- --seed 12345 --keep-files

# All options
cargo run --bin differential_fuzzer -- \
  --seed <SEED>           # Deterministic seed
  -n <NUM>                # Number of statements (default: 100)
  -t <NUM>                # Number of tables (default: 2)
  -c <NUM>                # Columns per table (default: 5)
  --verbose               # Print each SQL statement
  --keep-files            # Persist .db files to disk

Continuous Fuzzing (Loop Mode)

# Run forever with random seeds
cargo run --bin differential_fuzzer -- loop

# Run 50 iterations
cargo run --bin differential_fuzzer -- loop 50

Docker Runner (CI/Production)

# Build and run from repo root
docker build -f testing/differential-oracle/fuzzer/docker-runner/Dockerfile -t fuzzer .
docker run -e GITHUB_TOKEN=xxx -e SLACK_WEBHOOK_URL=xxx fuzzer

Environment variables for docker-runner:

  • TIME_LIMIT_MINUTES - Total runtime (default: 1440 = 24h)
  • PER_RUN_TIMEOUT_SECONDS - Per-run timeout (default: 1200 = 20min)
  • NUM_STATEMENTS - Statements per run (default: 1000)
  • LOG_TO_STDOUT - Print fuzzer output (default: false)
  • GITHUB_TOKEN - For auto-filing issues
  • SLACK_WEBHOOK_URL - For notifications

Output Files

All output goes to simulator-output/ directory:

FileDescription
test.sqlAll executed SQL statements. Failed statements prefixed with -- FAILED:, errors with -- ERROR:
schema.jsonDatabase schema at end of run (or at failure)
test.dbTurso database file (only with --keep-files)
test-sqlite.dbSQLite database file (only with --keep-files)

Reproducing Errors

Always follow these steps

  1. Find the seed in the error output: INFO: Starting differential_fuzzer with config: SimConfig {seed: 12345,...}
  2. Re-run with that seed: cargo run --bin differential_fuzzer -- --seed 12345 --verbose --keep-files
  3. Check output files:

- simulator-output/test.sql - Find the failing statement (look for -- FAILED:) - simulator-output/schema.json - Check table structure at failure time

  1. Create a minimal reproducer

- Create reproducer in .sqltest or in .rs always load Debugging skill for reference

  1. Compare behavior manually: If needed try to compare the behaviour and produce a report in the end. Always write to a tmp file first with Edit tool to test the sql and then pass it to the binaries. # Run failing SQL against SQLite sqlite3:memory: < simulator-output/test.sql # Run against tursodb CLI tursodb:memory: < simulator-output/test.sql

Understanding Failures

Oracle Failure Types

  1. Row set mismatch - Turso returned different rows than SQLite
  2. Turso errored but SQLite succeeded - Turso rejected valid SQL
  3. SQLite errored but Turso succeeded - Turso accepted invalid SQL
  4. Schema mismatch - Tables/columns differ after DDL

Warning (non-fatal)

  • Unordered LIMIT mismatch - LIMIT without ORDER BY may return different valid rows

Key Source Files

FilePurpose
main.rsCLI parsing, entry point
runner.rsMain simulation loop, executes statements on both DBs
oracle.rsCompares Turso vs SQLite results
schema.rsIntrospects schema from both databases
memory/In-memory IO for deterministic simulation

Tracing

Set RUST_LOG for more detailed output:

RUST_LOG=debug cargo run --bin differential_fuzzer -- --seed 12345

平台分布

Codex

39.59%
按下载量换算1,700

Claude

28.14%
按下载量换算1,208

Cursor

18.63%
按下载量换算800

Gemini CLI

9.58%
按下载量换算411

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

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。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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