find-cve-agent
一个用于Claude Code的、系统化寻找开源软件CVE漏洞的多智能体协作工具。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：find-cve-agent。 它的用途是：一个用于Claude Code的、系统化寻找开源软件CVE漏洞的多智能体协作工具。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/find-cve-agent/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“/hunt express”，它会启动完整漏洞挖掘流程：首先检查npm上express包的历史CVE记录，然后克隆代码库，由‘猎人’智能体审查代码中的命令注入、路径遍历等漏洞模式，再由‘利用者’尝试构建PoC，最后通过‘验证者’的6道关卡验证，为你生成一份待提交的漏洞报告草案。
介绍
find-cve-agent 是一个专为Claude Code设计的插件，旨在解决安全研究人员在开源软件中系统化、高效地寻找真实CVE（通用漏洞披露）的难题。传统漏洞挖掘过程繁琐且易产生误报，该工具通过协调多个AI智能体，将漏洞研究流程标准化，覆盖从目标发现、代码审查、概念验证（PoC）开发到误报消除和负责任披露的全过程。
使用方式非常直接。用户只需在Claude Code中输入 /hunt <package-name> 命令，即可启动完整的漏洞挖掘流水线。该工具会自动检查目标包是否已存在已知CVE，然后克隆代码库，进行代码审查，尝试构建PoC，并通过严格的6道验证关卡来消除误报，最终生成负责任的漏洞披露报告。
它非常适合安全研究人员、渗透测试人员以及对软件供应链安全感兴趣的开发人员。无论是希望提升开源项目安全性，还是进行有组织的漏洞赏金研究，这个工具都能提供结构化的方法论和自动化辅助，降低入门门槛并提升研究效率。
与同类单点漏洞扫描工具或模糊测试工具相比，find-cve-agent的核心优势在于其“多智能体协作”架构和“质量优先”的哲学。它不是简单地罗列潜在漏洞，而是模拟了一个由“侦察员”、“猎人”、“利用者”、“验证者”等角色组成的专业团队，每个角色负责特定环节，并通过内置的“误报消除”流程和从历史错误中学习的模式，确保最终提交的是经过严格验证的高质量发现，而非大量未经筛选的警报。
核心特点
采用多智能体（5个角色）协作的架构，将漏洞挖掘流程拆解并标准化；内置严格的6道验证关卡，将误报消除作为核心环节，而非事后处理。
注意事项
主要专注于开源软件包的代码级漏洞挖掘，不适合黑盒测试、网络渗透测试或社会工程学等场景。
常见问题
这个工具能保证找到CVE吗？
不能保证，它是一个辅助研究的“工具链”，通过系统化流程提高发现真实CVE的效率和概率，但结果取决于目标代码库和研究人员的能力。
使用这个工具进行漏洞挖掘合法吗？
工具本身倡导并内置了“负责任披露”流程（如90天协调期、本地运行PoC），但用户必须确保自己的测试行为在法律和授权范围内进行。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/find-cve-agent/raw/index.md 读取 find-cve-agent 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/find-cve-agent/raw/index.md（查看排版版本）