Toolverse
All skills

aflpp

by trailofbits

AFL++ is a fork of AFL with better fuzzing performance and advanced features. Use for multi-core fuzzing of C/C++ projects.

Installation

Pick a client and clone the repository into its skills directory.

Installation

Quick info

Category
Security
Views
1

About this skill

AFL++ is a fork of AFL with better fuzzing performance and advanced features. Use for multi-core fuzzing of C/C++ projects.

How to use

  1. Zainstaluj AFL++ na systemie Linux (Ubuntu 23.10 lub Debian 12 zalecane). Narzędzie wymaga LLVM, Python i Rust — najłatwiej zainstalować je z repozytoriów dystrybucji lub użyć obrazu Docker dostarczonego w projekcie.

  2. Przygotuj harness fuzzing'owy — funkcję C/C++, która będzie testowana. Harness musi zawierać funkcję LLVMFuzzerTestOneInput, która przyjmuje dane z fuzzera i przekazuje je do testowanego kodu. Funkcja powinna zwracać 0 po każdym uruchomieniu.

  3. Skompiluj harness za pomocą kompilatora AFL++ (afl-clang-fast++ lub afl-clang-fast). Użyj flag -DNO_MAIN=1 -O2 -fsanitize=fuzzer oraz dołącz wszystkie pliki źródłowe projektu, który chcesz testować.

  4. Przygotuj katalog z przykładowymi danymi wejściowymi (seed'ami). Utwórz folder seeds i umieść w nim co najmniej jeden plik testowy — może to być zwykły tekst lub dane binarne, w zależności od formatu, który akceptuje Twoja aplikacja.

  5. Uruchom fuzzer poleceniem afl-fuzz -i seeds -o out -- ./fuzz, gdzie seeds to katalog z danymi wejściowymi, out to katalog dla wyników, a ./fuzz to skompilowany harness. AFL++ automatycznie będzie wykorzystywać wszystkie dostępne rdzenie procesora do równoczesnego testowania.

Related skills

gmail-manager

by jeffvincent

Manage Gmail - send, read, search emails, manage labels and drafts. Use when user wants to interact with their Gmail account for email operations.

Security
17128

zendesk

by vm0-ai

Zendesk Support REST API for managing tickets, users, organizations, and support operations. Use this skill to create tickets, manage users, search, and automate customer support workflows.

Security
11100

llama-cpp

by zechenzhangAGI

Runs LLM inference on CPU, Apple Silicon, and consumer GPUs without NVIDIA hardware. Use for edge deployment, M1/M2/M3 Macs, AMD/Intel GPUs, or when CUDA is unavailable. Supports GGUF quantization (1.5-8 bit) for reduced memory and 4-10× speedup vs PyTorch on CPU.

Security
11252

payload

by payloadcms

Use when working with Payload CMS projects (payload.config.ts, collections, fields, hooks, access control, Payload API). Use when debugging validation errors, security issues, relationship queries, transactions, or hook behavior.

Security
50171

solidity-security

by wshobson

Master smart contract security best practices to prevent common vulnerabilities and implement secure Solidity patterns. Use when writing smart contracts, auditing existing contracts, or implementing security measures for blockchain applications.

Security
10105

software-security

by project-codeguard

A software security skill that integrates with Project CodeGuard to help AI coding agents write secure code and prevent common vulnerabilities. Use this skill when writing, reviewing, or modifying code to ensure secure-by-default practices are followed.

Security
1678