| 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) |
CTF 赛后复盘分析
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。
数据来源
- challenge 工作目录：
agent-work/ctf/<Category>/<challenge_dir>/
- 关键文件：
| 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） |
执行流程
第一步：收集所有 challenge 目录
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：
- 题目名：从目录名推断
- 类别：父目录名
- 是否解出：检查 progress.md 中是否出现
FLAG{ 或 flag{ 字样，或 findings.log 中存在 kind: flag 条目
- 最终状态：从 progress.md 的 "Current Phase" 或最后的 Dead Ends 推断
第二步：统计解题率
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% |
第三步：失败题目逐题诊断
对每道未解出的题目，读取其 progress.md 和 findings.log，提取：
- 停止原因（stop_reason）：timeout / consecutive_failures / blocked / max_turns
- 最后阶段（Current Phase）：到哪一步卡住了
- Dead Ends：列举所有已证实无效的方向
- 最后的 highest_anomaly：最有价值但未被充分利用的线索
- 工具使用模式：主要用了哪类工具（executor/browser/reverse/c2）
- 是否触发了 kb_search：findings.log 中是否有知识库搜索记录
- 是否使用了 browser：是否做过 JS 渲染验证
第四步：失败模式归类
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 |
第五步：系统级根因汇总
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
...
第六步：优化建议
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）
...
第七步：输出完整报告
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。
分析原则
必须遵守
- 系统级视角：所有结论必须能回答"系统哪里有问题"，而非"这道题应该怎么解"
- 证据驱动：每个根因必须有具体题目的文件内容作为证据（引用文件路径 + 关键片段）
- 不针对题目：禁止输出"题目 X 的解法是..."，只输出"有 N 道题出现了 Y 模式"
- 可操作性：每条优化建议必须能落实到具体文件的具体修改，而非泛泛的"要更聪明"
根因优先级判断标准
- P0：影响 ≥ 3 道题，且有明确可修改的系统组件
- P1：影响 2 道题，或影响 1 道但根因特别严重（如目标不可达未快速失败）
- P2：影响 1 道题，且修改成本较低
- P3：改进类（非修复类），如提升检测精度、增加知识库内容
已知系统组件参考
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 |
快速触发场景
以下情况下触发此 skill：
- 比赛结束后 ("分析一下这次比赛的结果")
- 定期系统优化 ("看看最近的题目哪里有问题")
- 大量 timeout/blocked 结果出现时
- 某类题（如 Cloud/Misc）解出率持续偏低时
