Was macht OpenClaw-PwnKit?
Demonstration von Black-Box-Adversarial-Angriffen auf LLM-Tool-Aufrufe, um Sicherheitsmechanismen zu umgehen und mit CMA-ES-Optimierung Remote-Code auszuführen.
Demonstration von Black-Box-Adversarial-Angriffen auf LLM-Tool-Aufrufe, um Sicherheitsmechanismen zu umgehen und mit CMA-ES-Optimierung Remote-Code auszuführen.
Diese Skill-Datei beschreibt ein Tool zur Durchführung von Black-Box-Adversarial-Angriffen auf Large Language Models (LLMs) mit Fokus auf Tool-Aufrufe. Es nutzt CMA-ES (Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy), um optimierte Eingabeaufforderungen zu erzeugen, die Sicherheitsmechanismen in LLM-basierten Agenten umgehen und die Ausführung von Remote-Code ermöglichen. Der Skill ist für Entwickler und Sicherheitsforscher konzipiert, die die Robustheit von KI-Agenten (z.B. basierend auf Claude Code, Cursor, Codex) testen möchten. Er funktioniert als Proof-of-Concept, um Schwachstellen in der Tool-Nutzung von LLMs aufzuzeigen und ist plattformunabhängig einsetzbar, sofern die Ziel-LLMs über öffentliche APIs oder lokale Schnittstellen verfügen.
npx skills add Consequential-stateswoman97/OpenClaw-PwnKitInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Demonstration von Black-Box-Adversarial-Angriffen auf LLM-Tool-Aufrufe, um Sicherheitsmechanismen zu umgehen und mit CMA-ES-Optimierung Remote-Code auszuführen.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.