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分析 CHYing Agent 的 CTF 比赛日志，统计解题率，诊断失败根因，并输出可操作的系统级优化建议。适用于赛后复盘或定期系统改进。 (project)
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Use when facing AI security challenges involving prompt injection, LLM jailbreaks, or AI agent exploitation
Use when facing binary exploitation (PWN) or reverse engineering challenges involving memory corruption, ROP chains, shellcode, binary analysis, decompilation, unpacking, or dynamic tracing
Use when facing cryptography challenges involving cipher analysis, key recovery, mathematical attacks, or protocol weaknesses
Use when transferring files between remote environments and local Docker containers via litterbox.catbox.moe relay or base64 chunked fallback
Use when facing digital forensics or misc challenges involving disk images, memory dumps, network captures, steganography, file format analysis, encoding puzzles, sandbox escapes, or archive manipulation
Use when conducting penetration testing, post-exploitation, lateral movement, domain attacks, cloud exploitation (AWS/GCP/Azure), container escape, or Kubernetes cluster attacks
| name | ctf-postmortem |
| description | 分析 CHYing Agent 的 CTF 比赛日志，统计解题率，诊断失败根因，并输出可操作的系统级优化建议。适用于赛后复盘或定期系统改进。 (project) |
对 CHYing Agent 在一次或多次 CTF 比赛中的表现进行系统性分析，找出失败规律，提出系统级（非题目级）优化建议。
agent-work/ctf/<Category>/<challenge_dir>/| 文件 | 内容 |
|---|---|
progress.md | 主任务状态、攻击树、Dead Ends、当前阶段 |
findings.log | 所有 key findings，含 kind/status/evidence |
dumps/commands.log | 执行命令历史 |
dumps/checkpoints.log | Reflection 检查点与停滞诊断 |
result.json | 最终结果（若存在） |
agent-work/ctf/
├── Web/
│ └── <challenge_dir>/
├── PWN/
├── Crypto/
├── Misc/
├── Cloud/
├── reverse/
└── tencent_cloud/
用 Glob 工具扫描所有 */*/progress.md 文件，建立题目清单。
对每道题提取：
FLAG{ 或 flag{ 字样，或 findings.log 中存在 kind: flag 条目输出如下统计表：
## 解题统计
总题数: N
已解出: M (M/N = XX%)
未解出: K
| 类别 | 总数 | 解出 | 解出率 |
|-------|------|------|--------|
| Web | X | X | XX% |
| PWN | X | X | XX% |
| Crypto| X | X | XX% |
| Misc | X | X | XX% |
| Cloud | X | X | XX% |
对每道未解出的题目，读取其 progress.md 和 findings.log，提取：
将所有失败题目归入以下根因类别（一题可归多类）：
| 根因代码 | 含义 | 识别信号 |
|---|---|---|
TARGET_UNREACHABLE | 目标服务不可达 | 大量连接错误/超时，无任何有效响应 |
TOOL_GAP | 缺少合适工具或工具用法错误 | 反复 exec 失败，未尝试 browser/reverse |
KB_MISS | 未搜索知识库，错过已知漏洞/技术 | 存在版本号但无 kb_search，类型为 cloud/misc |
JS_BLIND | JS 渲染内容不可见，curl 看不到真实页面 | Content-Length=0，browser 未启用 |
LOOP_SAME_VECTOR | 在同一攻击向量上反复尝试，未转换方向 | Dead Ends 全属同一类别，攻击树分支单一 |
PARTIAL_CHAIN | 有部分发现但未串联成完整攻击链 | findings.log 有多条 confirmed 但无 exploited |
TIMEOUT_TOO_EARLY | 时间到了但方向是对的，只是执行不够深入 | 最后阶段在正确方向上但 stop_reason=timeout |
RECON_SHALLOW | 侦察不足，缺少关键信息就开始攻击 | progress.md 缺少服务版本/路径/参数信息 |
REFLECT_MISSED | Reflection 机制未触发或触发后未改变策略 | checkpoints.log 无记录，或记录后仍重复死路 |
SESSION_REPEAT | 多次 session 重复相同工具路径 | prior_knowledge 存在但策略未变 |
重要原则：所有分析必须是系统级的——不能说"这道题应该用 SSTI"， 只能说"有 N 道题存在版本号但未触发 kb_search，说明触发条件定义不够明确"。
输出格式：
## 系统级根因分析
### 最高频根因（按影响题目数排序）
1. **[根因代码]** — 影响 N 道题 (XX%)
- 证据：<具体题目 + 表现>
- 系统组件：<哪个模块负责这个行为>
- 根本原因：<为什么当前系统会导致这个根因>
2. ...
### 次要根因
...
基于根因分析，按 P0/P1/P2/P3 优先级输出系统优化建议：
## 优化建议
### P0（立即修复，影响 ≥3 道题）
1. **[建议标题]**
- 解决根因：[根因代码]
- 影响范围：N 道失败题目
- 修改目标：<哪个文件/组件>
- 具体建议：<系统行为变化，不是解题方法>
### P1（本周修复）
...
### P2（下次比赛前）
...
### P3（长期改进）
...
最终报告结构：
# CTF 复盘报告 — <日期/比赛名>
## 1. 解题统计
...
## 2. 失败题目诊断
<每道失败题目一节>
## 3. 系统级根因分析
...
## 4. 优化建议
...
## 5. 执行建议
列出可以立即动手修改的文件和改动方向，
按优先级排序，每项不超过 3 行描述。
分析时可对照以下组件定位问题归属：
| 组件 | 文件 | 职责 |
|---|---|---|
| PromptCompiler | chying_agent/prompts/prompt_compiler.md | 将 recon 数据结构化为 prompt |
| Orchestrator 策略 | chying_agent/prompts/orchestrator_strategy.md | 工具选择和委派规则 |
| Executor | chying_agent/prompts/executor.md | 执行停止条件和 HTTP 响应处理 |
| Orchestrator 输出 | chying_agent/prompts/orchestrator_output.md | 结构化输出格式和必填字段 |
| ReflectionTracker | chying_agent/claude_sdk/reflection.py | 停滞检测和软/硬反思触发 |
| ChallengeSolver | chying_agent/challenge_solver.py | 主循环、快速失败、recon 流程 |
| Agent Skills | agent-work/.claude/skills/ | 专项技术知识注入 |
以下情况下触发此 skill：