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Agent Skill · 研究检索

ffuf-web-fuzzing(ffuf 网络模糊测试)

ffuf-web-fuzzing 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。

ffuf-web-fuzzing 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 73,674 个 Skill 里排第 48,496。

总安装 685周安装 28GitHub Stars 377下载 222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:ffuf-web-fuzzing(ffuf 网络模糊测试)
来源仓库:https://github.com/trailofbits/skills-curated
仓库路径:skills/ffuf-web-fuzzing
安装命令:
npx skills add https://github.com/trailofbits/skills-curated --skill ffuf-web-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/trailofbits/skills-curated --skill ffuf-web-fuzzing

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。

用于 Web 应用安全测试中的模糊探测,识别目录遍历、文件泄露等漏洞点。基于字典爆破和响应差异分析,高效发现隐藏端点与异常行为。可集成到自动化扫描流水线,输出 JSON 报告供后续人工验证。执行时需谨慎选择目标范围,避免对非授权系统发起探测造成法律风险。

当前无具体配置示例,建议查阅 ffuf 官方文档并结合本技能封装方式使用。

来源仓库内路径:skills/ffuf-web-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/trailofbits/skills-curated --skill ffuf-web-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

ffuf-web-fuzzing 怎么安装?

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

ffuf-web-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。

ffuf-web-fuzzing 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。

ffuf-web-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。

ffuf-web-fuzzing 用的人多吗?

公开数据是累计安装 685 次,近一周安装 28 次,下载 222 次,GitHub 377 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。

ffuf-web-fuzzing 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
ffuf-web-fuzzing

ffuf 网络模糊测试 · 本页

685377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

FFUF Web Fuzzing

Guidance for using ffuf (Fuzz Faster U Fool) effectively during authorized penetration testing.

Prerequisites

ffuf must be installed: brew install ffuf (macOS) or go install github.com/ffuf/ffuf/v2@latest

When to Use

  • Running directory, file, or subdomain discovery against web targets
  • Fuzzing API endpoints, parameters, or POST data
  • Authenticated fuzzing with raw HTTP requests
  • Analyzing ffuf JSON output for anomalies and interesting findings
  • Building fuzzing strategies (wordlist selection, filtering, rate limiting)
  • IDOR testing with authenticated sessions

When NOT to Use

  • Target system is not in scope or authorization is unclear
  • Passive reconnaissance is more appropriate (use OSINT tools instead)
  • The target is a production system and rate limiting hasn't been configured
  • You need a full vulnerability scanner (use Burp Suite, Nuclei, etc.)
  • Testing for logic flaws that require multi-step interaction

Rationalizations to Reject

  • "Auto-calibration is optional" -- -ac is mandatory. Without it, results are buried in false positives and analysis is wasted effort.
  • "More threads = faster results" -- Hammering a target with -t 200 triggers WAFs, gets you blocked, and may crash staging environments. Start with -t 10 -rate 2 for production targets.
  • "I'll filter later" -- Set up filtering before the scan. Running a 220k wordlist without filters and then trying to grep through the noise is backwards.
  • "The default wordlist is fine" -- Wordlist selection is the most important decision. A generic wordlist misses technology-specific paths. See references/wordlists.md.
  • "Raw requests are too much work" -- For authenticated fuzzing, --request req.txt is simpler and more reliable than chaining -H and -b flags. Capture once, fuzz many times.

Critical Rules

  1. Always use -ac (auto-calibration) unless you have a specific, documented reason not to
  2. Always save output with -o results.json for later analysis
  3. Rate limit production targets with -rate and -t flags
  4. Use --request for auth -- raw request files beat command-line header chains
  5. Confirm authorization first -- before running any scan, verify the user has written permission for the target. Ask if unclear.

Core Concepts

The FUZZ Keyword

# In URL path
ffuf -w wordlist.txt -u https://target.com/FUZZ -ac

# In headers
ffuf -w wordlist.txt -u https://target.com -H "Host: FUZZ.target.com" -ac

# In POST body
ffuf -w wordlist.txt -X POST -d "user=admin&pass=FUZZ" -u https://target.com/login -ac

# Multiple positions with custom keywords
ffuf -w endpoints.txt:EP -w ids.txt:ID -u https://target.com/EP/ID -mode pitchfork -ac

Auto-Calibration

-ac automatically detects and filters repetitive false-positive responses. It adapts to the target's specific behavior and removes noise from dynamic content.

ffuf -w wordlist.txt -u https://target.com/FUZZ -ac        # Standard
ffuf -w wordlist.txt -u https://target.com/FUZZ -ach       # Per-host (multi-host scans)
ffuf -w wordlist.txt -u https://target.com/FUZZ -acc "404" # Custom calibration string

Common Patterns

Directory Discovery

ffuf -w /opt/SecLists/Discovery/Web-Content/raft-large-directories.txt \
     -u https://target.com/FUZZ -e .php,.html,.txt,.bak \
     -ac -c -v -o results.json

Subdomain Enumeration

ffuf -w /opt/SecLists/Discovery/DNS/subdomains-top1million-5000.txt \
     -u https://FUZZ.target.com -ac -c -v -o results.json

API Endpoint Discovery

ffuf -w /opt/SecLists/Discovery/Web-Content/api/api-endpoints.txt \
     -u https://api.target.com/v1/FUZZ \
     -H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN_HERE" -mc 200,201 -ac -c

Authenticated Fuzzing with Raw Requests

Capture a full authenticated request, save to req.txt, insert FUZZ:

POST /api/v1/users/FUZZ HTTP/1.1
Host: target.com
Authorization: Bearer YOUR_TOKEN_HERE
Cookie: session=YOUR_SESSION_ID
Content-Type: application/json

{"action":"view","id":"1"}
ffuf --request req.txt -w wordlist.txt -ac -o results.json

See references/request-templates.md for pre-built templates covering bearer tokens, session cookies, API keys, and GraphQL.

Authenticated Fuzzing: Agent Workflow

Authenticated fuzzing requires real credentials that the agent cannot obtain independently. When the user asks for authenticated fuzzing:

  1. Ask the user to provide ONE of:

- A raw HTTP request file (req.txt) with auth headers already included - A curl command from browser DevTools (convert it to req.txt format) - Individual credentials (Bearer token, session cookie, API key)

  1. If given a curl command, convert it to raw HTTP request format and write to req.txt
  2. If given individual credentials, use a template from references/request-templates.md and substitute real values
  3. Never fabricate or guess authentication tokens

IDOR Testing

ffuf --request req.txt -w <(seq 1 10000) -ac -mc 200 -o idor_results.json

Rate Limiting

EnvironmentFlagsNotes
Production (stealth)-rate 2 -t 10Avoid WAF triggers
Production (normal)-rate 10 -t 20Balanced
Staging/Dev-rate 50 -t 40Faster
Local/LabNo limit, -t 100Maximum speed

Analyzing Results

Save output as JSON (-o results.json), then read the file and focus on:

  • Anomalous status codes -- anything other than the baseline 404/403
  • Size outliers -- responses significantly larger or smaller than average
  • Interesting keywords in URLs -- admin, api, backup, config,.git,.env
  • Timing anomalies -- slow responses may indicate SQL injection or heavy processing
  • Follow-up targets -- interesting findings warrant deeper fuzzing

Use -fs to filter by response size and -fc to filter by status code when auto-calibration isn't sufficient. Run ffuf -h for the full list of match/filter flags.

References

平台分布

Codex

36.04%
按下载量换算80

Claude

28.33%
按下载量换算63

Cursor

18.53%
按下载量换算41

Gemini CLI

8.3%
按下载量换算18

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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