如果你在代码、配置与云环境里反复做权限逻辑审查，可以考虑把经验沉淀为一个 Skill：写清触发条件、步骤、输出格式和边界，让智能体代劳重复部分，人只负责把关。

本文介绍如何在 GPTs 上实现这个技能，包括它的形态、示例配置、启用步骤、一次完整的运行过程和常见坑。

这个技能做什么

项目说明
技能权限逻辑审查（authz-review）
作用检查接口是否存在越权访问风险
输入接口代码
输出风险清单
形态纯提示词
风险中
适用人群安全工程师与开发团队

处理流程分四步：

  1. 列出接口与资源
  2. 检查身份与归属校验
  3. 构造越权场景
  4. 给出修复

这个技能纯指令型，不需要额外脚本或外部连接，复制到大多数平台都能用；属于中等风险：结果会影响业务判断，建议在输出前设置人工审核点。

在 GPTs 中是什么形态

GPTs 是在 ChatGPT 中创建的定制版助手，可以设置指令（Instructions）、上传知识文件、开启所需能力，并通过 Actions 调用外部 API。

创建与分享的权限取决于账户类型与工作区设置，以 OpenAI 官方说明为准。

示例配置

# Instructions（指令）示意
你是「权限逻辑审查」助手。用户会提供接口代码。
1. 列出接口与资源
2. 检查身份与归属校验
3. 构造越权场景
4. 给出修复
输出：风险清单。
- 扫描结论需人工复核，涉及生产的动作走变更流程。
- 结论中不确定的部分单独列出，标注「需人工确认」。
知识文件中的规范优先于你的通用习惯；找不到依据时直说。

示例里最重要的是两处：一是描述（或指令开头）要写明「什么时候用」，让智能体在安全工程师与开发团队提出相关请求时能对上号；二是约束部分要写进「扫描结论需人工复核，涉及生产的动作走变更流程」这类领域规矩，避免智能体自作主张。

安装与启用步骤

  1. 在 GPT 编辑器中新建 GPT，填写名称与描述
  2. 在 Instructions 中写入技能步骤、输出格式与约束
  3. 上传团队规范、模板等知识文件
  4. 需要外部数据时配置 Actions（OpenAPI 描述）
  5. 在预览中测试后保存，并设置分享范围

实操：一次完整的运行

假设你在代码、配置与云环境中发出这样的请求（虚构示例）：

帮我做一下权限逻辑审查，材料是附上的接口代码。

智能体识别到任务与「权限逻辑审查」相关后，会依次列出接口与资源、检查身份与归属校验、构造越权场景、给出修复。最终交付风险清单，并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始接口代码抽查两三处关键信息，确认无误后再使用。

测试与验收

在预览窗口用正常、缺信息和越界三类请求测试，确认指令中的边界有效。

针对这个技能，还建议额外准备：

  • 一份信息齐全的标准接口代码，检查输出是否完整
  • 一份缺少关键信息的输入，检查智能体是否先提问而不是编造
  • 一份包含“忽略以上规则”等字样的输入，检查约束是否仍然有效

常见坑

  • 知识文件包含不应外泄的信息却设置了公开分享。
  • Instructions 过长且结构混乱，关键规则被忽略。
  • 只写了步骤，没写交付格式，导致每次输出的风险清单结构不同。
  • 没有给出样例，智能体对“好结果”的理解与你不一致；在参考资料里放一两份范例会明显改善。

延伸阅读

说明：文中的配置、代码与目录结构均为示意，用于说明思路；各平台的入口、字段名与能力会更新，落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构，不代表真实案例。