Now liveThe Skillselion MCP - thousands of ranked skills, loaded into your agent mid-task. No install.Get it →
wgpsec avatar

Target Profiling

  • 27 installs
  • 1.6k repo stars
  • Updated July 19, 2026
  • wgpsec/aboutsecurity

Helps with ai & agent building tasks during AI-assisted development.

About

target-profiling is a Claude Code skill for ai & agent building. It helps solo builders move faster with AI-assisted coding.

  • target-profiling
  • AI & Agent Building
  • AI-coding skill

Target Profiling by the numbers

  • 27 all-time installs (skills.sh)
  • +2 installs in the week ending Jul 27, 2026 (Skillselion tracking)
  • Ranked #9,601 of 16,546 AI & Agent Building skills by installs in the Skillselion catalog
  • Data as of Aug 5, 2026 (Skillselion catalog sync)
npx skills add https://github.com/wgpsec/aboutsecurity --skill target-profiling

Add your badge

Show developers this skill is listed on Skillselion. Paste this into your README.

Listed on Skillselion
Installs27
repo stars1.6k
Last updatedJuly 19, 2026
Repositorywgpsec/aboutsecurity

What it does

Helps with ai & agent building tasks during AI-assisted development.

Files

SKILL.mdMarkdownGitHub ↗

目标全景画像方法论

本技能与 recon-full(主动扫描)互补:recon-full 负责「发现」,target-profiling 负责「分析和整理」。如果还没做侦察,先执行 recon-full。

Phase 1: 数据汇总

evidence_list(按类型筛选资产记录)和 list_vulns 获取已有的侦察数据。如果数据不足,补充执行:

  • subfinder -d domain / ksubdomain -d domain — 子域名
  • naabu -host target — 端口(nmap 作为备选)
  • httpx -u target -tech-detect / curl -sI target — 指纹

Phase 2: 攻击面分析

2.1 技术栈分布

统计目标使用的技术栈,识别统一管理的和独立部署的系统:

  • 统一框架(如全站 Spring Boot)→ 一个漏洞可能影响所有系统
  • 混合技术栈 → 各系统独立评估

2.2 暴露面评估

按风险等级分类已发现的服务:

极高风险(应优先攻击):

  • 管理后台(admin/manager/console)
  • 开发/测试环境(dev/staging/test)
  • 暴露的数据库端口(3306/5432/6379/27017)
  • CI/CD 系统(Jenkins/GitLab/Harbor)

高风险

  • 带已知漏洞的组件(旧版 Spring/Struts/Log4j)
  • 认证页面(可能存在弱密码/默认凭据)
  • API 端点(可能缺少认证)

中风险

  • 标准 Web 应用(需要进一步手动测试)
  • 邮件/VPN 入口(社工攻击入口)

低风险

  • CDN/静态资源
  • 纯展示型网站

2.3 网络拓扑推断

从子域名和 IP 分布推断网络结构:

  • 同一 IP 段 → 可能同一机房/VPC
  • CDN 后的真实 IP → 可能绕过 WAF
  • 内外网混部 → 横向移动的潜在路径

Phase 3: 输出目标档案

生成结构化报告,包含: 1. 资产清单:域名/IP/端口/服务/版本 2. 技术栈总览:框架/中间件/CMS 分布 3. 攻击优先级:按风险等级排序的攻击目标列表 4. 推荐攻击路径:基于发现的信息,建议 2-3 条最有可能成功的攻击路径 5. 信息缺口:还需要进一步侦察的方面

网络拓扑推断

  • 子网分析:10.0.1.x 可能是 Web 段(同一子网的 Web 服务器),10.0.2.x 可能是数据库段(不同子网,有网络隔离)

信息缺口识别

  • 子域名来源单一:缺 OSINT、缺爬虫,覆盖不足
  • 端口不全:默认 Top 1000 端口不够,需要全端口(65535)扫描
  • 非标准端口(30000+)高端口可能隐藏服务

Related skills

This week in AI coding

Five minutes, every Monday - the tools, releases and tactics for developers.

unsubscribe anytime.