项目介绍
aig-agent-redteam 是腾讯朱雀实验室放在 AI-Infra-Guard 仓库中的 Agent Skill。它要求 Agent 先确认授权、目标与边界，再围绕基础设施、Skill、MCP、依赖代码、提示词注入和工作流建立攻击假设，用 canary、临时文件或本地 mock 等无害方式收集证据，最后生成可复查的安全报告。脚本负责确定性的探测、聚合与渲染，风险判断仍要回到可达性和真实证据。
核心功能
威胁建模
先识别目标能访问的资产、攻击者可控输入、信任边界和可观察影响，再选择最小测试。
代码与供应链审计
检查 Skill、MCP Server、插件代码与依赖，把静态疑点与真实可达路径分开。
动态对抗测试
在用户授权范围内测试提示词注入、越狱和工具链滥用，并按响应逐步调整变量。
证据化报告
汇总请求、响应、工具 trace、影响、评级和修复建议，可渲染为 Markdown 或 HTML。
安装与使用
优先用组件 README 给出的 skills CLI 命令安装完整子目录。安装只解决文件部署；第一次运行前仍要让 Agent 说明目标、授权、允许的网络请求和停止条件。
让 AI Agent 帮你安装
把这段话发送给 Codex、Claude Code 或其他可以操作本地环境的 AI Agent。
帮我安装 Skill aig-agent-redteam，项目地址 https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard。先确认仓库所有者是 Tencent，并阅读 skills/aig-agent-redteam/README.md、SKILL.md 和辅助脚本说明。使用官方命令 npx skills add https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard.git --skill aig-agent-redteam，把完整组件安装到当前 Agent 实际使用的 Skills 目录，不要只复制 SKILL.md。安装后重新加载并报告实际路径、版本与文件结构。不要对任何目标运行测试。若需要安装 Node.js、Git、Python 依赖，覆盖现有目录，读取工作区外文件，访问网络，下载 AIG 数据，使用凭据，发送测试请求，或需要管理员权限，请先停下并逐项向我确认。以后只有在我明确说明目标归我所有或已获授权、给出范围和停止条件后，才可以开始安全演习。- Node.js 与 npx
- Git
- 支持 Agent Skills 的客户端
- 对测试目标的明确授权
npx skills add https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard.git --skill aig-agent-redteam- 1安装完整 Skill
运行： npx skills add https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard.git --skill aig-agent-redteam 在安装器中选择当前 Agent 客户端。
- 2确认组件文件
检查安装目录是否同时包含 SKILL.md、modules、scripts、phases、references 和 assets；只有 SKILL.md 不能覆盖完整工作流。
- 3先定义授权与边界
首次使用时先写清目标所有权、允许读取的路径、可访问的 URL、测试时间、禁止动作和停止条件，不要直接对公网地址运行。
- 4从最小无害验证开始
先用本地 mock、marker 和临时文件证明边界，再决定是否扩大覆盖；需要下载数据或发送 30 条以上动态载荷时再次确认。
- 5复核报告证据
检查每条 finding 是否有可达路径、请求或工具 trace，并把规则匹配、推测和已验证影响分开。
重新加载客户端后确认能识别 aig-agent-redteam，并检查组件目录中存在 SKILL.md、modules、scripts、phases 和 assets。只用自有的本地测试项目做首次调用，要求 Agent 在任何请求发送前先列出范围并等待确认。
使用场景
Agent 上线前评估
围绕工具权限、提示词边界、数据访问和多步工作流检查真实攻击面。
Skill 与 MCP 供应链审计
阅读组件代码、清单和依赖，确认声明能力与实际敏感操作是否一致。
AI 基础设施暴露检查
在授权网络内识别服务指纹并结合版本、认证和可达性判断 CVE 规则命中。
使用评价
这次评价依据组件中英文 README、SKILL.md、模块说明、辅助脚本、报告规范和许可证。它的优点是把授权、最小无害验证和证据链写进流程，且明确规则命中不等于已验证漏洞。代价也很清楚：完整评估会读取代码、访问目标服务、运行 Python 脚本并发送测试请求，权限和影响远高于普通生产力 Skill。适合有明确授权和安全经验的团队，不适合随手对第三方系统试用。本次仅做资料核验，没有运行任何安全测试。
值得一试的地方
- 授权与无害验证写入主流程
- 覆盖 Agent、MCP、Skill 与基础设施
- 静态疑点与动态证据分开
- 报告包含影响与修复建议
使用前要知道
- 权限范围较大，需要逐项授权
- 动态测试可能触发目标告警
- 效果依赖宿主 Agent 与输入范围
- 本次未执行安装或功能测试
README
aig-agent-redteam
Overview
腾讯朱雀实验室为 AI Agent、MCP Server、Skills、代码仓库和 AI 基础设施设计的红队评估 Skill，先确认授权与范围，再做威胁建模、无害验证和证据化报告。 面向 AI 产品、Agent、MCP Server、Skills、代码与 AI 基础设施的授权红队安全评估 Skill。
Getting started
- 优先用组件 README 给出的 skills CLI 命令安装完整子目录。安装只解决文件部署；第一次运行前仍要让 Agent 说明目标、授权、允许的网络请求和停止条件。
- 官方 README 推荐使用 skills CLI 安装，要求 Node.js 与 Git。安装后可以用“帮我进行安全演习”触发，Skill 会根据个人开发环境或生产 Agent 调整范围。
- 主 SKILL.md 把授权放在第一位。每个发现都要有可达性和真实证据，能用 marker 证明边界失败时，不应读取、修改或外传真实秘密。
- 重新加载客户端后确认能识别 aig-agent-redteam，并检查组件目录中存在 SKILL.md、modules、scripts、phases 和 assets。只用自有的本地测试项目做首次调用，要求 Agent 在任何请求发送前先列出范围并等待确认。
Configuration
npx skills add https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard.git --skill aig-agent-redteam