competition-prompt-injection
Faz seu agente analisar ataques de injeção de prompt. Útil para entender como um agente pode ser manipulado ou ter seus segredos expostos.
O que ela faz
Esta ferramenta ajuda a analisar como um programa de computador (agente) pode ser enganado por informações maliciosas. Ela rastreia como dados não confiáveis podem alterar o comportamento do programa ou expor informações secretas.
Quando usar
- ✓Quando você suspeita que um programa foi 'enganado' por um texto malicioso.
- ✓Para entender como dados externos podem mudar as ações de um programa.
- ✓Ao investigar a exposição de informações secretas por um programa.
Exemplo do que pedir para a IA
“Analise como este texto pode fazer o agente expor um segredo: [texto malicioso aqui]”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
A ferramenta mapeia o caminho dos dados, desde a entrada até a ação final do programa. Ela identifica onde informações não confiáveis podem influenciar o programa a agir de forma inesperada ou revelar segredos.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add zhaoxuya520/reverse-skill --skill competition-prompt-injectionOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/zhaoxuya520/reverse-skill/main/CTF-Sandbox-Orchestrator/competition-prompt-injection/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Injeção de Prompt de Competição
Use esta habilidade apenas como uma especialização downstream depois que $ctf-sandbox-orchestrator já estiver ativa e tiver estabelecido suposições de sandbox, propriedade de nó e prioridades de evidência. Se isso ainda não aconteceu, retorne para $ctf-sandbox-orchestrator primeiro.
Use esta habilidade quando o desafio for principalmente sobre limites de confiança dentro de um sistema agentico.
Responda em Chinês Simplificado, a menos que o usuário solicite explicitamente Inglês.
Início Rápido
- Identifique o primeiro conteúdo não confiável que se torna visível para o modelo.
- Mapeie a cadeia de recuperação, memória ou transcrição para o comportamento do planejador ou executor.
- Registre o ponto exato em que o texto se torna um argumento de ferramenta, caminho de arquivo, alvo de rede ou solicitação secreta.
- Prove uma cadeia de exploração mínima antes de explorar variantes.
- Mantenha trechos de prompt e transições de ferramentas em blocos de evidência compactos.
Fluxo de Trabalho
1. Mapeie A Pilha de Controle
- Rastreie as camadas de sistema, desenvolvedor, usuário, recuperado, memória, planejador e resposta de ferramenta separadamente.
- Distinga a capacidade reivindicada da capacidade exposta em tempo de execução.
- Observe o que o modelo pode realmente chamar, ler ou mutar.
2. Prove A Travessia de Fronteira
- Reproduza uma cadeia de texto não confiável para comportamento de planejador alterado, argumentos de ferramenta alterados ou exposição secreta.
- Mantenha a transcrição decisiva compacta: trecho de origem, estado do planejador reescrito, invocação final da ferramenta.
- Prefira a menor transcrição que ainda demonstre o bug.
3. Relate Por Fronteira
- Declare qual camada falhou: recuperação, sumarizador, planejador, executor, normalização de ferramenta ou pós-processamento de saída.
- Separe a deriva de instrução do efeito colateral real.
Leia Esta Referência
- Carregue
references/prompt-injection.mdpara a lista de verificação, layout de evidência e armadilhas comuns de fronteira de prompt.
O Que Preservar
- Trecho malicioso original ou prompt
- Resumo intermediário ou deriva do planejador, se for importante
- Argumentos finais da ferramenta, caminhos de arquivo ou superfície secreta exposta
Perguntas frequentes
O que é 'prompt injection'?
É quando um texto malicioso é inserido em um programa para fazê-lo executar comandos indesejados ou revelar informações.
O que são 'trust boundaries'?
São os limites de confiança dentro de um sistema. Essa ferramenta verifica se esses limites estão sendo respeitados ou se podem ser quebrados por informações maliciosas.
O que a ferramenta registra como evidência?
Ela registra o texto malicioso original, quaisquer mudanças no comportamento do programa e as ações finais que revelam o problema.
Detalhes
Descrição original do autor
Internal downstream skill for ctf-sandbox-orchestrator. CTF-sandbox workflow for prompt-injection, retrieval poisoning, memory contamination, planner drift, MCP or tool-boundary abuse, and agent exfiltration challenges. Use when the user asks to analyze prompt injection, retrieval poisoning, memory contamination, planner drift, tool-argument corruption, or secret exposure caused by an agent chain.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 42 mil
- Posição no ranking
- #4730
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 22/09/2026
Comentários
- …
Mais skills deste repositório
competition-ad-certificate-abuse
Ajuda seu agente a analisar ataques a sistemas de certificados digitais. Ele investiga como certificados podem ser usados indevidamente para obter acesso.
zhaoxuya520/reverse-skill
competition-agent-cloud
Faz seu agente analisar desafios de segurança em sistemas de IA e nuvem. Ele investiga como prompts, ferramentas e a nuvem podem ser explorados.
zhaoxuya520/reverse-skill
competition-android-hooking
Ajuda seu agente a investigar aplicativos Android. Ele analisa como os aplicativos funcionam internamente e como podem ser modificados ou explorados.
zhaoxuya520/reverse-skill
competition-browser-persistence
Faz seu agente analisar como sites guardam informações no seu navegador. Ele investiga cookies e outros dados para entender como as sessões funcionam.
zhaoxuya520/reverse-skill
Skills parecidas
dashboard-builder
Ajuda seu agente a criar painéis de monitoramento úteis. Ele transforma dados em gráficos que respondem a perguntas importantes sobre o sistema.
affaan-m/ECC
dev-team
Simula uma equipe de desenvolvimento colaborativa, onde diferentes papéis respondem a um problema juntos. É útil para obter múltiplas perspectivas sem trocar de agente manualmente.
affaan-m/ECC
ecc-council
Faz seu agente reunir um conselho de quatro vozes para tomar decisões difíceis. É útil quando há várias opções boas e é preciso debater antes de escolher.
affaan-m/ECC