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Agent Skill · 开发

fuzzing(fuzzing 命令行)

fuzzing 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。

fuzzing 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 10,393。

总安装 2,258周安装 97GitHub Stars 80下载 792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:fuzzing(fuzzing 命令行)
来源仓库:https://github.com/mohitmishra786/low-level-dev-skills
仓库路径:skills/fuzzing
安装命令:
npx skills add https://github.com/mohitmishra786/low-level-dev-skills --skill fuzzing
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/mohitmishra786/low-level-dev-skills --skill fuzzing

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

fuzzing 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 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,需确认权限和维护状态。

使用前应核实是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。建议结合原始 README 和项目实际情况验证具体用法。

来源仓库内路径:skills/fuzzing

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/mohitmishra786/low-level-dev-skills --skill fu…;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

fuzzing 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/mohitmishra786/low-level-dev-skills --skill fuzzing。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

fuzzing 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。

fuzzing 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

fuzzing 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。

fuzzing 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,258 次,近一周安装 97 次,下载 792 次,GitHub 80 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。

fuzzing 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
fuzzing

fuzzing 命令行 · 本页

2,25880只读未明确通过

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

Fuzzing

Purpose

Guide agents through setting up and running coverage-guided fuzz testing: libFuzzer (in-process) and AFL++ (fork-based), with sanitizer integration and CI pipeline setup.

Triggers

  • "How do I fuzz-test my parser/deserializer?"
  • "What is a fuzz target / how do I write one?"
  • "How do I set up libFuzzer?"
  • "How do I use AFL++ on my program?"
  • "How do I run fuzzing in CI?"
  • "Fuzzer found a crash — how do I reproduce it?"

Workflow

1. Write a fuzz target (libFuzzer)

A fuzz target is a function that accepts arbitrary bytes and exercises the code under test.

// fuzz_parser.c
#include <stdint.h>
#include <stddef.h>
#include "myparser.h"

// Entry point called by libFuzzer with random data
int LLVMFuzzerTestOneInput(const uint8_t *data, size_t size) {
    // Must not abort/exit on invalid input (that's expected)
    // Must not read outside [data, data+size)

    MyParser *p = parser_create();
    if (p) {
        parser_feed(p, (const char *)data, size);
        parser_destroy(p);
    }
    return 0;  // Always return 0 (non-zero means discard input)
}

Key rules:

  • Never call abort(), exit(), or use global state that persists across calls
  • Handle all inputs gracefully (crash = bug found)
  • Keep the target fast: the fuzzer calls it millions of times

2. Build with libFuzzer

# Clang (libFuzzer is built into Clang)
clang -fsanitize=fuzzer,address -g -O1 \
    fuzz_parser.c myparser.c -o fuzz_parser

# With UBSan too
clang -fsanitize=fuzzer,address,undefined -g -O1 \
    fuzz_parser.c myparser.c -o fuzz_parser

-fsanitize=fuzzer links libFuzzer and provides main(). Do not provide your own main() in the fuzz target.

3. Run libFuzzer

# Create corpus directory
mkdir -p corpus

# Seed with known-good inputs (greatly accelerates coverage)
cp tests/inputs/* corpus/

# Run the fuzzer
./fuzz_parser corpus/ -max_len=65536 -timeout=10

# Run for a time limit
./fuzz_parser corpus/ -max_total_time=3600

# Run with specific number of jobs (parallel)
./fuzz_parser corpus/ -jobs=4 -workers=4

# Minimise a corpus (remove redundant inputs)
./fuzz_parser -merge=1 corpus_min/ corpus/

Common flags:

FlagDefaultEffect
-max_len=N4096Max input size in bytes
-timeout=N1200Kill if single run takes > N seconds
-max_total_time=N0 (forever)Total fuzzing time
-runs=N-1 (infinite)Total number of runs
-dict=filenoneDictionary of interesting tokens
-jobs=N1Parallel jobs (each writes its own log)
-merge=1offMerge mode: minimise corpus

4. Reproduce a crash

libFuzzer writes crash inputs to files named crash-<hash>, oom-<hash>, timeout-<hash>.

# Reproduce
./fuzz_parser crash-abc123

# Debug with GDB
gdb ./fuzz_parser
(gdb) run crash-abc123

5. AFL++ setup

AFL++ is a fork-based fuzzer that works on arbitrary programs (not just those with a fuzz entry point).

# Install
apt install afl++     # or build from source

# Instrument the target
CC=afl-clang-fast CXX=afl-clang-fast++ \
  cmake -S . -B build-afl -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug
cmake --build build-afl

# Or compile directly
afl-clang-fast -g -O1 -o prog_afl main.c myparser.c

# Create input corpus
mkdir -p afl-input afl-output
echo "hello" > afl-input/seed1

# Run
afl-fuzz -i afl-input -o afl-output -- ./prog_afl @@
# @@ is replaced with the input file path
# For stdin-based programs: remove @@
afl-fuzz -i afl-input -o afl-output -- ./prog_afl

6. AFL++ with persistent mode (faster)

Persistent mode avoids fork() per input — much faster for library fuzzing:

// In your harness:
#include "myparser.h"

int main(int argc, char **argv) {
    while (__AFL_LOOP(1000)) {
        // Read input
        unsigned char *buf = NULL;
        ssize_t len = read(0, &buf, MAX_SIZE);  // or use afl_custom_mutator
        parser_feed((char*)buf, len);
        free(buf);
    }
    return 0;
}

7. Corpus management

# AFL++ corpus minimisation
afl-cmin -i afl-output/default/queue -o corpus_min -- ./prog_afl @@

# Merge libFuzzer corpora from multiple runs
./fuzz_parser -merge=1 merged_corpus/ run1_corpus/ run2_corpus/

# Show coverage (libFuzzer)
./fuzz_parser corpus/ -runs=0 -print_coverage=1

8. CI integration

# GitHub Actions example
- name: Build fuzz targets
  run: |
    clang -fsanitize=fuzzer,address,undefined -g -O1 \
      fuzz_parser.c myparser.c -o fuzz_parser

- name: Short fuzz run (regression check)
  run: |
    ./fuzz_parser corpus/ -max_total_time=60 -error_exitcode=1
    # Also run known crash inputs if any:
    ls known_crashes/ 2>/dev/null | xargs -I{} ./fuzz_parser known_crashes/{}

For long-duration fuzzing, use OSS-Fuzz or ClusterFuzz infrastructure.

9. Dictionary files

Dictionaries contain interesting tokens to guide mutation:

# parser.dict
kw1="<"
kw2=">"
kw3="</"
kw4='="'
kw5="\x00"
kw6="\xff\xfe"
./fuzz_parser corpus/ -dict=parser.dict

References

For fuzz target templates, corpus seed examples, and OSS-Fuzz integration guidance, see references/targets.md.

Related skills

  • Use skills/runtimes/sanitizers to add ASan/UBSan to fuzz builds
  • Use skills/compilers/clang for Clang-specific libFuzzer flags
  • Use skills/debuggers/gdb to debug crash inputs found by the fuzzer

平台分布

Codex

35.61%
按下载量换算282

Claude

30.02%
按下载量换算238

Cursor

20.31%
按下载量换算161

Gemini CLI

10.52%
按下载量换算83

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。

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