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4 种集成方式
Claude Code Skills、Go SDK、CLI 与 MCP —— 从自然语言到批量脚本，按需选择。
对比各方式 →
CVSS SkillsCVSS v3.0 / v3.1 工具包
解析、评分、验证、比较与构建漏洞向量 —— 通过 Go SDK、CLI、Claude Code Skills 与 MCP。
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解决什么问题？
CVSS 是业界标准的漏洞严重性评级体系，但以编程方式处理向量十分痛苦 —— 解析易错、评分涉及版本特定公式、比较依赖手工、校验零散。
CVSS Skills 用一个经过充分测试的工具包解决上述所有问题。
架构总览
四种集成方式 —— Skills、Go SDK、CLI、MCP —— 都是同一套经过充分测试的核心包之上的薄封装。模型学一次，处处可用。
从向量字符串到评分
标准流水线：原始向量字符串被解析为带类型的结构体，经校验后送入版本感知的计算器，产出评分与严重性等级。
CVSS 向量结构
一个 CVSS 向量最多由 3 层指标构成：
严重性等级
| 等级 | 分数范围 | 颜色 |
|---|---|---|
| None | 0.0 | 灰色 |
| Low | 0.1 – 3.9 | 绿色 |
| Medium | 4.0 – 6.9 | 黄色 |
| High | 7.0 – 8.9 | 橙色 |
| Critical | 9.0 – 10.0 | 红色 |
数值型基础评分通过 GetSeverity() 唯一映射到一个等级区间：
v3.0 与 v3.1 —— 同一向量评分可能不同
上面的区间边界在两个版本间完全一致，但底层公式不同。CVSS v3.1 引入了明确定义的 roundup（向上取整） 函数，并重新调整了若干权重（例如 UI:R 在 v3.1 为 0.62、v3.0 为 0.56）。工具包会读取 CVSS:3.0 / CVSS:3.1 前缀并自动套用对应公式 —— 因此请始终为向量保留版本前缀。
快速开始
bash
claude mcp add --scope user cvss-skills -- https://github.com/scagogogo/cvss-skillsbash
go get github.com/scagogogo/cvss-skills@latestbash
os=$(uname -s | tr '[:upper:]' '[:lower:]'); arch=$(uname -m)
case "$arch" in arm64) arch=aarch64 ;; amd64) arch=x86_64 ;; esac
ver=$(curl -sL https://api.github.com/repos/scagogogo/cvss-skills/releases/latest | sed -nE 's/.*"tag_name":\s*"v?([^"]+)".*/\1/p')
curl -sL "https://github.com/scagogogo/cvss-skills/releases/download/v${ver}/cvss-skills_${ver}_${os}_${arch}.tar.gz" | tar xz
sudo mv cvss /usr/local/bin/bash
go install github.com/scagogogo/cvss-skills/cmd/cvss-cli@latestbash
# 对向量评分 —— 每种集成方式效果相同
cvss score "CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H"
# 输出: 9.8 (Critical)探索文档
选择一条路线深入——每个模块、每条命令、每个指标都有专属页面。
| 🧭 路线 | 📄 你将学到 | 🔗 入口 |
|---|---|---|
| 🎓 教程 | 循序渐进：第一个向量、评分、校验、批处理脚本 | 教程 → |
| 🍳 菜谱 | 即抄即用：筛选严重漏洞、排序、CSV、存数据库 | 菜谱 → |
| 💻 CLI 命令 | 全部 30+ 命令，含 flag、真实输出与 JSON 示例 | 命令行参考 → |
| 📦 Go SDK | 核心包：cvss、parser、vector、mock + 构建器、选项、距离、影响 | Go SDK → |
| 📐 CVSS 指标 | 每个指标维度——取值、分数、版本差异（AV…MA） | 指标 → |
| 🧠 概念原理 | 评分公式、严重性等级、v3.0↔v3.1、校验与距离 | 概念 → |