BREAK Risk Intel Skill

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面向 Claude Code / Codex CLI 的黑灰产情报分析助手。

基于 JDArmy/BREAK 构建。JDArmy/BREAK 是由 JDArmy 创建和维护的开源「业务风险枚举与规避知识框架」。本项目将 BREAK 的业务风险分类、风险编号、规避手段和参考数据封装成 Agent Skill，帮助风控、反欺诈、反作弊、Trust & Safety、业务安全团队在 Claude Code / Codex CLI 中分析黑灰产 case。

它做什么 / 不做什么

它做的： 让 Agent 在分析黑灰产 case 时，不只是泛泛地说“可能有风险”，而是能够结合 BREAK 风险分类和公开风控分析框架，输出攻击标的、角色分工、资源偏好、概念级作弊链路、变现路径、观测信号、证据缺口、风险编号、调查计划和治理建议。

它不做的： 它不是实时情报源，不负责爬取黑产论坛，不接入内部业务数据，也不提供绕风控、批量注册、刷单、撞库、套现等操作方法。它面向授权的风控、安全、反欺诈和业务安全分析场景。

安装

推荐直接让 Agent 安装：

帮我安装 GitHub 上的 c0urag1/break-risk-intel-skill。

也可以手动安装到对应目录：

Claude Code

mkdir -p ~/.claude/skills && git clone https://github.com/c0urag1/break-risk-intel-skill.git ~/.claude/skills/break-risk-intel

New-Item -ItemType Directory -Force "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; git clone https://github.com/c0urag1/break-risk-intel-skill.git "$env:USERPROFILE\.claude\skills\break-risk-intel"

Codex CLI

mkdir -p ~/.codex/skills && git clone https://github.com/c0urag1/break-risk-intel-skill.git ~/.codex/skills/break-risk-intel

New-Item -ItemType Directory -Force "$env:USERPROFILE\.codex\skills"; git clone https://github.com/c0urag1/break-risk-intel-skill.git "$env:USERPROFILE\.codex\skills\break-risk-intel"

安装后重启或 reload 你的 Agent CLI。

更新

推荐直接让 Agent 更新：

帮我更新本机已安装的 c0urag1/break-risk-intel-skill。

如果手动更新，进入已安装目录执行 git pull：

cd ~/.claude/skills/break-risk-intel && git pull
# 或
cd ~/.codex/skills/break-risk-intel && git pull

Windows PowerShell 使用对应的 $env:USERPROFILE\.claude\skills\break-risk-intel 或 $env:USERPROFILE\.codex\skills\break-risk-intel 路径。更新后重启或 reload 你的 Agent CLI。

快速上手

安装后，直接在 Claude Code / Codex CLI 里问：

用黑灰产情报分析助手分析这个内容刷量和引流 case。

某内容平台出现一批新号，注册后短时间内批量关注、点赞、收藏、评论。
部分账号发布高度相似内容，评论区出现变体联系方式和站外引流话术。

请输出攻击标的、角色分工、资源偏好、概念级作弊链路、观测信号、证据缺口、BREAK 映射和治理建议。

Agent 会按 Skill 的流程输出：

一句话判断：
可能存在内容分发作弊和站外引流风险，置信度 medium。

已知事实：
- 新号集中出现并快速互动
- 内容相似度高
- 评论区存在站外引流迹象

合理假设：
- 账号池或账号矩阵参与刷互动
- 内容素材存在模板化或批量生成
- 评论区被用于私域引流

攻击标的：
推荐算法冷启动、互动权重、评论区引流入口。

可能角色：
账号资源方、内容运营方、互动任务方、引流变现方。

资源偏好：
账号池、内容素材、互动资源、代理 IP / 设备环境。

概念级链路：
账号资源准备 → 账号养成/冷启动 → 批量发布内容 → 制造互动信号 → 获取推荐/搜索曝光 → 评论区或主页引流 → 站外变现

BREAK 映射：
- R0012 内容刷量
- R0012-001 点赞作弊
- R0012-002 评论作弊
- R0034 自动化养号

证据缺口：
需要验证账号注册聚集、设备/IP 关联、内容相似度、互动质量、联系方式变体和账号关系图谱。

治理建议：
新号冷启动限权、互动质量评分、内容相似度检测、评论引流识别、账号关系图谱聚类、高风险账号延迟推荐。

适用场景

适合用于风控、安全、反欺诈、反作弊和业务安全团队的 case 分析，例如：

• 权益套利：新人券、邀请奖励、活动补贴、会员权益
• 账号生命周期滥用：批量注册、自动化养号、账号矩阵
• 内容分发作弊：点赞、评论、收藏、关注、站外引流
• 创作者/任务激励套利：低质内容、任务补贴、提现风险
• 直播互动作弊：人气、榜单、礼物流水、活动任务
• 交易信誉作弊：刷单、虚假评价、虚假物流
• 广告结算作弊：虚假点击、虚假注册、虚假转化
• 账号资产风险：撞库、账号接管、余额/积分/券消耗
• 退款与支付风险：退款套利、售后权益滥用、支付套现
• 数据与内容采集：爬虫、内容搬运、价格/评论采集

详细输入、预期输出和分析要点见下方示例案例。

示例案例

案例	覆盖内容
coupon-abuse.md	新人券批量套利、营销活动作弊、退款套利
account-farming.md	自动化养号、账号生命周期、后续变现
fake-transaction.md	商家刷单、虚假评价、虚假发货
credential-stuffing.md	撞库、账号接管、敏感操作保护
content-spam.md	内容刷量、引流、账号矩阵
proxy-device-evasion.md	代理 IP、设备对抗、模拟器/云手机
refund-abuse.md	退款套利、赠品套利、售后流程滥用
payment-cashout.md	支付套现、洗钱风险、资金流图谱
content-boosting-and-diversion.md	内容刷量、账号矩阵、站外引流
creator-incentive-abuse.md	创作者激励、任务补贴、提现风险
live-streaming-metric-abuse.md	直播间人气、榜单、礼物流水异常
ad-fraud-fake-conversion.md	广告欺诈、虚假转化、渠道结算

知识结构

• references/：BREAK 风险、规避手段、规避分类、业务场景、威胁行为者、攻击工具索引，以及攻击标的、角色分工、资源偏好、作弊链路等分析框架
• knowledge/：营销活动滥用、账号风险、商家作弊、内容滥用、支付风险、设备与网络对抗等领域方法论
• scenes/：15 个 BREAK 业务场景 playbook
• examples/：典型黑灰产 case 和 synthetic examples，用于展示分析结构，不代表真实事件
• templates/：情报简报、风险矩阵、调查计划、管理层复盘模板
• evals/：风险映射和滥用请求的轻量评估样例

安全边界

详见 SECURITY.md。简而言之：本项目用于授权场景下的风控、安全、反欺诈和业务安全分析，不提供可执行的黑灰产操作步骤。

License

本项目采用 Apache License 2.0。数据来源和归属说明见 NOTICE。

• LICENSE
• NOTICE
• references/BREAK_LICENSE.txt

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