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security-bounty-hunter

Caça por vulnerabilidades exploráveis que valem recompensa em repositórios. Foco em vulnerabilidades acessíveis remotamente que se qualificam para relatórios reais, evitando ruídos de problemas locais. Use ao procurar vulnerabilidades reportáveis e acessíveis remotamente em um repositório.

O que é security-bounty-hunter?

Este skill é projetado para desenvolvedores e pesquisadores de segurança que desejam caçar vulnerabilidades reais e reportáveis, como para programas de bug bounty (HackerOne, Huntr, etc.), em vez de realizar uma revisão genérica de boas práticas. Ele filtra achados que não têm impacto prático, como problemas locais ou que as plataformas rejeitam como informativos ou fora de escopo. O skill foca em padrões de vulnerabilidade de alto impacto, como SSRF, injeção de SQL e RCE, sempre priorizando caminhos de ataque acessíveis remotamente e com controle do usuário. Ele funciona em qualquer repositório, orientando o usuário a verificar o escopo, encontrar pontos de entrada reais, usar ferramentas de análise estática (como Semgrep) como triagem e validar manualmente o caminho do código até a confirmação de exploração.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/security-bounty-hunter

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Documentação

Security Bounty Hunter

Use isso quando o objetivo é descoberta prática de vulnerabilidades para divulgação responsável ou submissão de recompensa, e não uma revisão ampla de boas práticas.

Quando Usar

  • Escaneando um repositório em busca de vulnerabilidades exploráveis
  • Preparando uma submissão para Huntr, HackerOne ou similar
  • Triagem onde a pergunta é "isso realmente paga?" em vez de "isso é teoricamente inseguro?"

Como Funciona

Tende a favorecer caminhos de ataque acessíveis remotamente e controlados pelo usuário, descartando padrões que as plataformas rejeitam rotineiramente como informativos ou fora de escopo.

Padrões no Escopo

Estes são os tipos de problemas que consistentemente importam:

PadrãoCWEImpacto típico
SSRF através de URLs controladas pelo usuárioCWE-918acesso à rede interna, roubo de metadados da nuvem
Bypass de autenticação em middleware ou guardas de APICWE-287acesso não autorizado a contas ou dados
Desserialização remota ou caminhos de upload para RCECWE-502execução de código
Injeção de SQL em endpoints acessíveisCWE-89exfiltração de dados, bypass de autenticação, destruição de dados
Injeção de comando em manipuladores de requisiçãoCWE-78execução de código
Path traversal em caminhos de serviço de arquivosCWE-22leitura ou escrita arbitrária de arquivos
XSS acionado automaticamenteCWE-79roubo de sessão, comprometimento do admin

Pule Estes

Estes geralmente são de baixo sinal ou fora do escopo do bounty, a menos que o programa diga o contrário:

  • pickle.loads, torch.load ou equivalente apenas local, sem caminho remoto
  • eval() ou exec() em ferramentas apenas de linha de comando
  • shell=True em comandos totalmente hardcoded
  • Ausência de cabeçalhos de segurança por si só
  • Reclamações genéricas de limitação de taxa sem impacto de exploração
  • Self-XSS que exige que a vítima cole código manualmente
  • Injeção em CI/CD que não faz parte do escopo do programa alvo
  • Código de demonstração, exemplo ou apenas de teste

Fluxo de Trabalho

  1. Verifique o escopo primeiro: regras do programa, SECURITY.md, canal de divulgação e exclusões.
  2. Encontre pontos de entrada reais: manipuladores HTTP, uploads, jobs em segundo plano, webhooks, parsers e endpoints de integração.
  3. Execute ferramentas estáticas onde ajudarem, mas trate como apenas entrada de triagem.
  4. Leia o caminho real do código de ponta a ponta.
  5. Prove que o controle do usuário alcança um sink significativo.
  6. Confirme a explorabilidade e o impacto com o menor PoC seguro possível.
  7. Verifique duplicatas antes de redigir um relatório.

Exemplo de Loop de Triagem

semgrep --config=auto --severity=ERROR --severity=WARNING --json

Então filtre manualmente:

  • descarte testes, demonstrações, fixtures, código vendido
  • descarte caminhos apenas locais ou não acessíveis
  • mantenha apenas achados com uma rota clara de rede ou controle do usuário

Estrutura do Relatório

## Descrição
[O que é a vulnerabilidade e por que ela importa]

## Código Vulnerável
[Caminho do arquivo, intervalo de linhas e um pequeno trecho]

## Prova de Conceito
[Solicitação ou script funcional mínimo]

## Impacto
[O que o atacante pode alcançar]

## Versão Afetada
[Versão, commit ou alvo de implantação testado]

Portão de Qualidade

Antes de submeter:

  • O caminho do código é acessível a partir de um usuário real ou limite de rede
  • A entrada é genuinamente controlada pelo usuário
  • O sink é significativo e explorável
  • O PoC funciona
  • O problema não está já coberto por um advisory, CVE ou ticket aberto
  • O alvo está realmente no escopo do programa de bounty

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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