Anthropic-Cybersecurity-Skills

给AI装上817个网络安全技能，开箱即用覆盖六大框架

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 4365 🐛 待处理 70 👀 关注 270
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 35820
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

Anthropic-Cybersecurity-Skills 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队mukul975
官网地址https://mahipal.engineer/Anthropic-Cybersecurity-Skills
GitHubhttps://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai-agents,claude-code,cloud-security,cybersecurity,devsecops,ethical-hacking,incident-response,infosec,llm,malware-analysis,mcp,mitre-attack,nist-csf,osint,penetration-testing,red-team,security,security-automation,threat-hunting,threat-intelligence
GitHub 星标★ 35820
上线时间2026-02-25 00:00:00
代码更新2026-08-31
仓库体积12.4 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

这是一个为AI智能体提供结构化网络安全技能的开源项目，包含817个技能，覆盖29个安全领域，并映射到MITRE ATT&CK、NIST CSF 2.0、MITRE ATLAS、D3FEND、NIST AI RMF及MITRE F3六大主流安全框架。它解决了AI智能体在安全任务中缺乏标准化、可复用技能的问题，通过agentskills.io标准定义技能格式，使智能体能够执行渗透测试、恶意软件分析、事件响应、云安全审计等复杂操作。项目兼容Claude Code、GitHub Copilot、Codex CLI、Cursor、Gemini CLI等20余种主流AI编程工具，采用Apache 2.0开源协议，为安全自动化和DevSecOps实践提供了即插即用的技能库。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 35820

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门 约 10 分钟 部署方式：库/依赖 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

  • 已安装 Git 的本地环境（用于克隆仓库）
  • 一个受支持的 AI 编程工具（如 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Gemini CLI 等）
  • 阅读并遵守仓库内 SECURITY.md 与 CODE_OF_CONDUCT.md 的使用约束

安装与启动步骤

  1. 1克隆技能仓库

    把包含 818 个技能的仓库下载到本地；节选中 Quick start 的命令块被截断，实际步骤以仓库内 README 为准。

    git clone https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills.git

  2. 2浏览技能目录

    查看 34 个安全领域下按 agentskills.io 标准组织的技能文件，了解技能格式与命名方式。

  3. 3选择 AI 平台

    从 README 列出的 26+ 兼容平台中，挑选你常用的工具，如 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot。

  4. 4接入平台使用

    按 README 中该平台对应的接入说明加载技能，再让智能体执行渗透测试、事件响应等安全任务。

如何确认成功

README 未给出启动验证方式；克隆完成后确认仓库内技能文件与 34 个领域目录是否完整即可。

常见问题

Q：需要安装 Python 依赖吗？

A：README 节选中没有给出任何安装命令或依赖清单，本项目主要是技能文件库；是否需要额外安装请查看仓库完整 README。

Q：支持哪些 AI 工具？

A：README 称兼容 26+ 平台，包括 Claude Code、GitHub Copilot、Codex CLI、Cursor、Gemini CLI 等主流 AI 编程工具。

Q：技能数量和领域有多少？

A：标题行写 818 个技能、34 个安全领域、6 个框架映射；项目简介提到 817 个技能、29 个领域，以 README 为准。

Q：可以拿来做真实攻击吗？

A：不可以。README 明确要求仅用于授权渗透测试、安全研究、防御与教育，只测试你拥有或获得书面许可的系统。

注意事项

  • 这是社区独立项目，与 Anthropic PBC 无隶属关系。
  • 库中含红队 C2、钓鱼模拟、漏洞利用等攻击性/双用途技术，必须合法授权使用。
  • 技能已映射到 MITRE ATT&CK、NIST CSF 2.0、MITRE ATLAS、D3FEND、NIST AI RMF、MITRE F3 六大框架。
  • README 节选的 Quick start 代码块被截断，未提供具体安装命令，请以仓库完整文档为准。

核心亮点

  • 覆盖29个安全领域，技能数量多且结构化，可直接映射到MITRE等权威框架
  • 兼容20+主流AI编程工具，包括Claude Code、Copilot、Cursor等，集成成本低
  • 采用agentskills.io标准，技能格式统一，便于社区贡献和扩展

不足之处

  • 技能质量依赖社区维护，部分技能可能缺乏实战验证
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 安全团队利用AI智能体自动化渗透测试和漏洞扫描
  • DevSecOps流水线中集成AI辅助的代码安全审计和合规检查
  • 事件响应场景下AI快速检索并执行攻击处置预案

替代项目

Project Cybersec (OpenAI)、CyberAgent (NVIDIA)、PentestGPT

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