| name | vibe-pentest |
| description | AI 渗透测试：多 Agent 并行架构的 Web 应用渗透测试技能。
流程: 指纹识别 → 后台入口扫描 → API 预扫描 → 浏览器登录提取凭证（可选） → Katana 爬虫 →
过滤数据 → 攻击面映射 → 多 Agent 并行渗透测试 → 攻击链分析 → 漏洞证据复查 → 导出 JSON 报告 → 主机漏洞扫描 (可选)。
纯黑盒测试，不依赖源码。平台无关设计，可在任意 Agent 平台创建和使用。
|
| metadata | {"author":"helloworld","version":"1.0.14","date":"2026-06-12T00:00:00.000Z"} |
Vibe Pentest — 多 Agent 并行 Web 渗透测试
启动前快速 Git 自更新
每次调用本 skill 时，在开始正式任务前优先执行：
python {SKILL_ROOT}/scripts/auto_update_skill.py {SKILL_ROOT} --json
该脚本负责快速检查并同步当前 skill 项目；如果更新失败、超时、无网络、无法获取远端状态，或 SKILL_ROOT 目录不是 Git 仓库，直接跳过更新并继续执行用户任务，不要卡住。
如果 git pull 有文件冲突，脚本会自动将远端最新文件覆盖到本地冲突文件，但不会执行 git reset --hard 之类的全局破坏性操作。
如果自动更新结果的 reason 为 updated 或 updated_with_conflict_resolution，必须先重新读取主 SKILL.md，再继续后续步骤。
启动前运行子 Agent 创建脚本
开始渗透前，在当前项目目录下，直接调用脚本创建Agent python {SKILL_ROOT}/scripts/install_sub_agents.py --provider {provider} --force 提前创建 7 个子 Agent。
--provider 应根据当前智能体平台选择，例如 qoder、opencode、trae、claude、workbuddy、codebuddy，也支持自定义名称。
命令示例：
python {SKILL_ROOT}/scripts/install_sub_agents.py --provider qoder --force
启动前创建 workspace 目录
开始新任务前，必须先检查当前项目目录下是否已存在 workspace/ 目录。
如果已存在 workspace/，先将其重命名为 workspace_{YYYYMMDD_HHmmss}，其中 YYYYMMDD_HHmmss 为当前时间戳，例如 workspace_20260605_143025，用于保留旧任务数据。命令示例：
- Windows (PowerShell):
Rename-Item -Path "workspace" -NewName "workspace_20260605_143025"
- Linux/macOS (Bash):
mv workspace workspace_20260605_143025
请根据当前操作系统选择正确的命令，若无法重命名，不得删除旧目录。
旧目录重命名完成后，再创建新的空 workspace/ 目录，确保本次新任务的中间文件、扫描结果和最终报告都写入新创建的 workspace/ 目录。
SKILL 目录结构（全部使用相对路径）
vibe-pentest/
├── SKILL.md # 主 skill（整体架构、数据协议、工作流）
├── agents/
│ ├── injection-agent/ # Agent 1: 注入类漏洞正式执行规范
│ ├── auth-agent/ # Agent 2: 认证、会话、令牌与协议流正式执行规范
│ ├── file-agent/ # Agent 3: 文件系统访问、解析链与 RCE 升级正式执行规范
│ ├── api-agent/ # Agent 4: API 资源授权、对象归属与接口扩散正式执行规范
│ ├── business-agent/ # Agent 5: 业务状态机、竞争条件与真实业务影响正式执行规范
│ ├── misc-agent/ # Agent 6: 外围攻击面、协议边界与配置风险正式执行规范
│ └── vuln-analysis-agent/ # Agent 7: 攻击链分析与漏洞证据复查正式执行规范
├── scripts/
│ ├── admin_scanner.py # Phase 0.5: 后台管理面板扫描
│ ├── admin_scanner.bat # Windows 启动包装
│ ├── admin_scanner.sh # Linux 启动包装
│ ├── extract_credentials.py # Phase 2: 浏览器登录 + 凭证提取
│ ├── run_katana.py # Phase 3: Katana 爬虫
│ ├── clean_targets.py # Phase 4: 数据清洗 + 域名过滤
│ ├── api_discovery.py # API 预扫描 1: 接口发现
│ ├── sensitive_extract.py # API 预扫描 2: 敏感参数提取
│ ├── deduplicate.py # API 预扫描 3: 去重与聚合
│ ├── prepare_agent_findings.py # Phase 5: 预生成 findings 骨架
│ ├── verify_findings.py # Phase 5.6: 漏洞证据复查
│ ├── generate_report.py # Phase 6: 生成 JSON 报告
│ ├── install_sub_agents.py # 安装 7 个子 Agent 定义到平台目录
│ ├── auto_update_skill.py # 启动前快速 Git 自更新
│ ├── run_vuln_scan.py # Phase 7: 主机漏洞扫描包装器（可选）
│ ├── vuln_scan.py # Phase 7: 主机/端口漏洞扫描客户端
│ ├── http_test.py # ★ 统一 HTTP 发包工具
│ └── dnslog.py # ★ DNS 回调 OOB 验证工具
├── references/
│ ├── sub_agents/ # 7 个子 Agent 的可直接复制创建定义
│ ├── pentest_skills/ # 各漏洞专项测试 Skill 与 INDEX 路由
│ ├── common-paths.md # 常见后台/登录路径列表
│ ├── product-fingerprints.md # 产品识别正则与指纹
│ ├── product-default-credentials.md # 产品默认凭据参考
│ ├── top100-passwords.txt # 弱口令 Top100 字典
│ ├── detection-rules.md # 检测规则、误报过滤、置信度评分
│ ├── report-json-format.md # 最终报告 JSON 格式约束
│ ├── dnslog-usage.md # dnslog.py 用法参考
│ └── http-test-usage.md # http_test.py 用法参考
├── report_renderers/
│ ├── generate_word.py # Word 报告渲染器
│ └── generate_html.py # HTML 报告渲染器
└── tools/
├── katana_downloads.json # Katana 多平台下载清单
├── katana(.exe) # Katana 可执行文件
└── .cache/ # Katana 下载与解压缓存
注意：所有路径均为相对路径，skill 可整体移动到任意位置使用。
架构总览
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Main Skill Flow │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Phase 0 : 指纹识别 │
│ Phase 0.5 : 后台入口扫描 - 377+ 路径探测 + 80+ 产品指纹识别 │
│ Phase 1 : 授权确认 │
│ Phase 2 : 浏览器登录 + 凭证提取 (scripts/extract_credentials.py) │
│ Phase 3 : Katana 爬虫 (scripts/run_katana.py) │
│ Phase 4 : 数据清洗 (scripts/clean_targets.py) │
│ Phase 4.5 : 攻击面映射 - 根据指纹动态调整 Agent 策略 │
│ Phase 5 : 生成 findings 骨架 (scripts/prepare_agent_findings.py) │
│ : 并行分发 6 个渗透 Agent │
│ Phase 5.5 : 调用漏洞综合分析 Agent - 跨 Agent 漏洞组合 │
│ Phase 5.6 : 复用漏洞综合分析 Agent - 逐一审查 confirmed 漏洞证据 │
│ Phase 6 : 聚合结果 + JSON 报告导出 (scripts/generate_report.py) │
│ Phase 7 : 主机漏洞扫描(可选) (scripts/run_vuln_scan.py，与 Phase 6 并行) │
├────────────┬────────────┬────────────┬────────────┬────────────┬────────────┤
│ Injection │ Auth │ File │ API │ Business │ Misc │
│ Agent │ Agent │ Agent │ Agent │ Agent │ Agent │
└────────────┴────────────┴────────────┴────────────┴────────────┴────────────┘
需要创建的 6 个渗透 agent
| # | Agent 名称 | 类型 | 职责范围 | 创建 Agent 定义文件 |
|---|
| 1 | injection-agent | 渗透 | 负责所有注入类漏洞检测：SQLi/NoSQL/XSS(存储/反射/DOM)/SSRF/XXE/SSTI/RCE/反序列化/CRLF/XSLT/EL/JNDI | references/sub_agents/injection-agent.md |
| 2 | auth-agent | 渗透 | 负责认证与会话类漏洞检测：认证绕过/暴力破解/会话管理/JWT/OAuth/SAML/密码重置绕过/验证码绕过/不安全随机数/用户枚举/OIDC/CSRF。暴力破解为条件执行：读取 strategy.json 三路分支决策。 | references/sub_agents/auth-agent.md |
| 3 | file-agent | 渗透 | 负责文件类漏洞检测：路径穿越/LFI/RFI/LFI→RCE、任意文件上传、文件包含、任意文件下载、Zip Slip、SVG/CSV 注入、PHP Wrapper 利用、PEARCMD RCE、编辑器路径利用、敏感文件泄露与文件解析链风险。 | references/sub_agents/file-agent.md |
| 4 | api-agent | 渗透 | 负责 API 安全类漏洞检测：未授权访问/BOLA/BFLA/批量赋值/GraphQL 深度测试/API 参数篡改/隐藏参数发现/WebSocket 安全/API 版本枚举/过度数据暴露 | references/sub_agents/api-agent.md |
| 5 | business-agent | 渗透 | 负责业务逻辑漏洞检测：业务流程绕过、状态机缺陷、竞态滥用、价格篡改、优惠券滥用、库存与数量操纵，以及订单、支付、订阅等场景中的业务规则滥用 | references/sub_agents/business-agent.md |
| 6 | misc-agent | 渗透 | 负责外围攻击面与协议边界安全检测：信息泄露/开放重定向/CORS/CSP/安全头/目录遍历/子域名接管/401-403绕过/Web缓存欺骗/Clickjacking/Host头攻击 | references/sub_agents/misc-agent.md |
需要创建的 漏洞综合分析 agent
| # | Agent 名称 | 类型 | 职责范围 | 创建 Agent 定义文件 |
|---|
| 1 | vuln-analysis-agent | 综合分析 | Vibe Pentest 漏洞综合分析 Agent。固定负责 Phase 5.5 攻击链分析与 Phase 5.6 使用 verify_findings.py 脚本检查 | references/sub_agents/vuln-analysis-agent.md |
数据交换协议
所有 agent 通过 共享文件系统 交换数据，不依赖平台特定的消息传递：
主流程 → 渗透 Agent（输入）：
workspace/
├── fingerprint.json # Phase 0 指纹识别结果
├── strategy.json # Phase 4.5 攻击面映射策略（含暴力破解决策）
├── targets.txt # 极简目标清单：先 base_url，再缩进列出该站点 URL
├── requests.json # 结构化请求列表（含 method、path、params）
├── sessions/ # 凭证目录
│ ├── admin.json # 格式见下方
│ └── user.json
└── findings/ # 输出目录（渗透 Agent 写入）
主流程 → 漏洞综合分析 Agent（输入）：
workspace/
├── findings/ # 6 个渗透 Agent 已回填完成的 findings 文件
├── fingerprint.json # 指纹识别结果
├── strategy.json # 攻击面映射策略
├── targets.txt # 极简分组目标清单
└── sessions/ # 凭证目录（需要判断认证边界时读取）
strategy.json 关键字段说明：
{
"auth_agent": {
"brute_force": {
"enabled": false,
"reason": "已提供测试账号，跳过受控密码测试",
"max_attempts": 180
},
"derived_credentials": [
{
"product": "sangfor",
"default_pairs": [{"username": "admin", "password": "sinfor"}],
"derived_usernames": ["sangfor", "admin", "root"],
"derived_passwords": ["sangfor", "Sangfor", "sangfor2025", "s@ngf0r@123", ...]
}
]
}
}
暴力破解决策逻辑（由主流程在 Phase 4.5 执行）：
用户提供了测试账号，或登录页存在验证码：
enabled = false
- 跳过动态衍生密码和 Top100 测试
- 仍执行产品默认凭据检查
- 使用 3~5 次失败请求检查限流、锁定和用户枚举
未提供测试账号且登录页无验证码：
enabled = true
- 执行产品默认凭据、动态衍生密码和 Top100 测试
- 每个登录入口总尝试次数不超过 max_attempts
说明：
- 骨架文件中的示例值仅用于提示字段结构，属于待回填占位内容；渗透 Agent 必须按真实检测结果覆写这些值
findings 可以为空数组；如发现多个漏洞，必须在 findings 中追加多个对象，而不是只保留一条vuln_id 按各 Agent 前缀递增编号，例如 INJ-001、INJ-002、AUTH-001、FILE-001
sessions/{username}.json 格式（凭证提取脚本输出）：
{
"target": "...",
"capture_time": "...",
"roles": [
{
"role_label": "admin",
"cookies": [{"name": "...", "value": "...", "secure": true, "httpOnly": true}],
"auth_cookie_string": "key1=val1; key2=val2",
"tokens": [{"type": "localStorage", "key": "token", "value": "eyJ..."}],
"jwt_analysis": [{"payload": {"sub": "...", "role": "admin"}, "expires_at": "..."}],
"auth_headers": [{"name": "Authorization", "value": "Bearer eyJ..."}],
"storage": {"localStorage": {}, "sessionStorage": {}}
}
]
}
report_{timestamp}.json 格式（Phase 6 最终输出）：
{
"report_meta": {
"report_id": "VUL-2026-XXXXX",
"generated_at": "2026-05-15 02:00:00",
"tester": "vibe-pentest-agent-v1",
"scope": {
"target_url": "http://target:port/",
"tech_stack": ["java", "spring_boot_3", "halo_cms"]
},
"test_accounts": [
{"role": "管理员", "username": "admin", "password": "***"}
]
},
"summary": {
"total": 7,
"critical": 0,
"high": 1,
"medium": 1,
"low": 4,
"info": 1
},
"vulnerabilities": [
{
"vuln_id": "VUL-001",
"title": "漏洞标题 - 简述路径和问题",
"type": "information_disclosure",
"type_zh": "信息泄露",
"severity": "high",
"confidence": "confirmed",
"authenticated": true,
"target_url": "http://...",
"description": "详细描述，包含影响分析。",
"RepairSuggestions": "1. 针对该漏洞的具体修复建议；2. 多条建议用分号分隔。",
"http_test_commands": [
{
"label": "漏洞验证回放命令",
"command": "python \"d:/vibe_pentest/scripts/http_test.py\" --url \"http://...\" --method GET --show-command --show-summary --include-headers",
"expected_evidence": "执行后应看到的关键响应证据"
}
],
"http_interactions": [
{
"seq": 1,
"label": "此交互的说明",
"request": {"method": "GET", "url": "http://...", "headers": {}, "body": null},
"response": {"status_code": 200, "headers": {}, "body": "..."}
}
]
}
]
}
report_{timestamp}.json 格式约束：
| 字段 | 类型 | 约束 |
|---|
vuln_id | string | VUL-NNN 格式，NNN 从 001 起，按 severity→confidence 排序分配（严重优先） |
type | string | 见下方完整 type 枚举表（共 42 种），不在表中的值将被映射为 unknown |
type_zh | string | 由 type 自动映射，同一 type 始终使用相同中文表述 |
severity | string | critical > high > medium > low > info |
confidence | string | confirmed（有完整 HTTP 证据）、likely（间接证据）、potential（疑似） |
authenticated | boolean | true = 需要登录，false = 匿名可触发 |
http_test_commands | array | 可选；用于保留可直接复制回放的 http_test.py 命令，建议包含 label、command、expected_evidence |
http_interactions | array | 至少 1 条，每条必须包含 request.method、request.url、response.status_code |
type -> type_zh 漏洞类型映射表：
| type | type_zh | type | type_zh |
|---|
sqli | SQL注入 | nosqli | SQL注入 |
xss_stored | XSS注入 | xss_reflected | XSS注入 |
xss_dom | XSS注入 | ssrf | SSRF |
xxe | XXE注入 | ssti | 模板注入 |
rce | 远程代码执行 | command_injection | 命令注入 |
insecure_deserialization | 反序列化漏洞 | crlf_injection | CRLF注入 |
xslt_injection | 注入攻击 | el_injection | 注入攻击 |
jndi_injection | 注入攻击 | prototype_pollution | 原型污染 |
type_juggling | 类型混淆 | request_smuggling | HTTP走私 |
auth_bypass | 认证绕过 | idor | 越权访问 |
broken_access_control | 访问控制缺陷 | csrf | CSRF |
weak_password | 弱口令 | brute_force | 暴力破解 |
lfi | 文件包含 | rfi | 文件包含 |
dir_traversal | 目录穿越 | file_upload | 文件上传漏洞 |
webshell | Webshell | | |
information_disclosure | 信息泄露 | open_redirect | 开放重定向 |
url_redirect | 开放重定向 | cookie_security | Cookie安全问题 |
git_exposure | 信息泄露 | directory_listing | 信息泄露 |
waf_bypass | WAF绕过 | clickjacking | 点击劫持 |
workflow_bypass | 业务逻辑漏洞 | race_condition | 竞争条件 |
pricing_manipulation | 业务逻辑漏洞 | coupon_abuse | 业务逻辑漏洞 |
subscription_hijack | 业务逻辑漏洞 | | |
unknown | 未分类 | | |
工作流程
Phase 0~4：主流程执行
主流程按顺序执行以下阶段：
- 指纹识别
- 调用
{SKILL_ROOT}/scripts/run_fingerprint.py
- 单站点目标使用
--target {base_url1}，多站点目标使用 --target {base_url1} --target {base_url2}
- 固定输出：
workspace/fingerprint.json
- 命令示例：
python {SKILL_ROOT}/scripts/run_fingerprint.py --target {base_url}
0.5. 后台入口扫描
- 调用
{SKILL_ROOT}/scripts/admin_scanner.py
- 单站点目标使用
--target {base_url1}，多站点目标使用 --target {base_url1} --target {base_url2}
- 固定输出：
workspace/admin_scan_summary.json
- 状态检查：该检查非常关键；脚本运行结束后，仍然要检查状态文件
workspace/admin_scan_status.json，并且只有 status = completed 才能进入下一步；轮询查看间隔建议 10 秒一次或更长，期间不得重复执行脚本；可以通过检查脚本进程是否存在进行辅助判断，若进程存在，则说明后台任务仍在执行中，需要耐心等待状态变成 completed
- 命令示例：
python {SKILL_ROOT}/scripts/admin_scanner.py --target {base_url}
- API 预扫描
- 调用
{SKILL_ROOT}/scripts/run_api_prescan.py
- 单站点目标使用
--target {base_url1}，多站点目标使用 --target {base_url1} --target {base_url2}
- 固定输出：
workspace/api_discovery_summary.json、workspace/sensitive_findings_summary.json。
- 状态检查：该检查非常关键；脚本运行结束后，仍然要检查状态文件
workspace/api_prescan_status.json，并且只有 status = completed 才能进入下一步；轮询查看间隔建议 10 秒一次或更长，期间不得重复执行脚本；可以通过检查脚本进程是否存在进行辅助判断，若进程存在，则说明后台任务仍在执行中，需要耐心等待状态变成 completed
- 命令示例：
python {SKILL_ROOT}/scripts/run_api_prescan.py --target {base_url}
- 浏览器登录 — 调用
{SKILL_ROOT}/scripts/extract_credentials.py，为每个测试账号启动浏览器登录并提取凭证，若用户未提供测试账号，此步骤可跳过。
- Katana 爬虫
- 运行方式：须在沙箱环境外调用
{SKILL_ROOT}/scripts/run_katana.py
- 目标参数：单目标使用
--target {base_url}；多目标使用 --target {base_url1} --target {base_url2}。
- 爬取目标
base_url 必须严格使用用户提供的完整 URL，禁止自动转换为根目录地址（如 /）、删除路径层级或仅保留域名。
- 状态检查：该检查非常关键：
- Katana 爬虫通常较慢，脚本运行结束后，仍然要检查状态文件
workspace/katana_status.json，并且只有 status = completed 同时有输出 workspace/crawl/crawled_*.json 才能进入下一步；轮询查看间隔建议 15 秒一次或更长，期间不得重复执行脚本。
- 可以通过检查
Katana 进程是否存在进行辅助判断，若进程存在，则说明后台任务仍在爬虫中，需要耐心等待状态变成 completed 以及输出产物。
- 命令示例：
python {SKILL_ROOT}/scripts/run_katana.py --target {base_url}
- 数据清洗
- 调用脚本：执行
{SKILL_ROOT}/scripts/clean_targets.py，会自动读取 workspace/crawl/ 下全部 crawled_*.json，按站点过滤外部域名、非目标 IP、静态资源，并对 URL 去重
- 固定输出：
workspace/targets.txt、workspace/requests.json
- 命令示例：
python {SKILL_ROOT}/scripts/clean_targets.py
Phase 4.5：攻击面映射
根据 Phase 0 指纹结果和 Phase 0.5 后台入口扫描结果，为各 Agent 生成针对性检测策略（workspace/strategy.json）：
- 识别到 Nacos → Nacos 默认凭证、未授权访问检测
- 识别到 Druid → Druid 未授权访问、SQL 监控泄露
- 识别到 Jenkins → Jenkins Script Console RCE、未授权访问
- Java 后端 → Ghost Bits Cast、JNDI、SpEL、Spring 路径遍历、AJP Ghostcat
- PHP 后端 → PHP Wrapper 矩阵、PEARCMD、disable_functions bypass、php://filter chain
- Node.js → 原型污染、express.static 双解码
- Python → Flask PIN 计算、Jinja2 SSTI
- Cloudflare WAF → Cloudflare 特定绕过技术
Phase 5：多 Agent 并行渗透测试
主流程必须通过智能体平台提供的 Multi-Agent / Subagents 能力或等效工作流能力，同时启动 6 个渗透 Agent，并行执行渗透测试：
- 主流程必须先执行
python {SKILL_ROOT}/scripts/prepare_agent_findings.py，不需要加参数，脚本会自动生成 6 个标准化骨架文件到 workspace/findings/{agent_name}.json
- 【强制】每个 Agent 启动后必须首先读取
{SKILL_ROOT}/agents/{agent_name}/SKILL.md，该文件定义了 Agent 的角色身份、职责范围、输入数据、检测方法论、强制执行要求、回填要求，是 Agent 行为的核心基准
- 每个 Agent 必须先建立本职责范围内的一级攻击面清单（基于已知的输入数据、文档），再递归展开二级/三级功能点，扩展攻击面清单
- 每个 Agent 必须从 HTML 表单、链接、按钮、隐藏字段、JS 请求、API 响应中继续提取子功能和隐藏入口
- 每个 Agent 必须对可疑点执行主动深入探测：基线请求、变体请求、对照请求、权限对比、参数边界、编码变体、方法变体
- 每个 Agent 必须根据业务需要执行认证态/未认证态对比：匿名、已登录、去认证重放、低权限重放、高权限对照（如有）
- 每个 Agent 不得把第一个发现或第一个漏洞当作终点，必须继续覆盖同类功能、相邻接口、同参数不同方法和认证态差异
- 所有 HTTP 请求必须使用
{SKILL_ROOT}/scripts/http_test.py；仅当漏洞更适合通过带外方式确认且无直接回显时，才使用 {SKILL_ROOT}/scripts/dnslog.py
- 每个 Agent 只测试自身职责范围内的漏洞类型
- 每个 Agent 只能读取并回填自己的骨架文件
workspace/findings/{agent_name}.json，不得覆盖其他 Agent 的输出；骨架中的占位值必须被真实内容覆写，发现多个漏洞时需继续向 findings 追加对象
- 不得基于怀疑或假设创建漏洞条目；没有真实交互证据、状态差异、回显证据或 OOB 证据时，不得创建漏洞条目
- 对于成功利用并已确认的漏洞，Agent 必须在
http_test_commands 中至少记录 1 条可直接回放的 http_test.py 命令，且 command 字段中的脚本路径必须写成当前环境下的完整绝对路径，不得保留 {SKILL_ROOT} 占位符
- 每个 Agent 回填说明性文本字段默认使用中文，但不得翻译路径、参数名、字段名、payload、状态码、URL 中的技术片段
- 主流程必须等待全部 6 个渗透 Agent 执行完成，并确认 6 个 findings 文件均已被真实回填，才能进入下阶段。
Phase 5.5：攻击链分析（由 vuln-analysis-agent Agent 执行）
单站点目标场景下，主流程通过智能体平台提供的 Multi-Agent / Subagents 能力或等效工作流能力，创建一个 vuln-analysis-agent Agent（漏洞综合分析 Agent），执行 Phase 5.5 以及 Phase 5.6 步骤；当存在 2 个及以上 --target-url 时，可视为多站点目标场景，可跳过 Phase 5.5 和 Phase 5.6，直接进入 Phase 6。
vuln-analysis-agent Agent 必须完整读取 {SKILL_ROOT}/references/sub_agents/vuln-analysis-agent.md，并遵循其规范执行。
vuln-analysis-agent Agent 构建攻击链（以下攻击链仅作为示例）：
- LFI + 文件上传 → RCE 链
- SSRF + Redis/FastCGI → RCE 链
- XSS + CSRF → 数据窃取链
- IDOR + Mass Assignment → 提权链
- 输出
workspace/attack_chains.json（严格按照格式规范填写）
Phase 5.6：漏洞证据复查（由 vuln-analysis-agent Agent 继续执行）
⚠️ 强制规则：该步骤仅适用于单站点目标场景；多站点目标场景可跳过。
vuln-analysis-agent Agent 必须：
- 运行自动扫描：
python {SKILL_ROOT}/scripts/verify_findings.py <workspace_dir>
- 检查响应状态码（404/500 等异常）
- 检查类型专属证据特征（SQLi 必须有 SQL 报错，XSS 必须有未转义 payload 等）
- 检查响应体质量（空响应体、错误页面特征）
- 只需输出
verification.json，不要修改其它文件
单站点目标场景下，主流程仅在 vuln-analysis-agent Agent 完成 Phase 5.5/5.6 后，方可进入 Phase 6；多站点目标场景下可直接进入 Phase 6。
Phase 6：生成最终报告（主流程执行）
步骤 1：使用 Python 脚本汇总 findings目录下所有 JSON 文件
当 Phase 5.6 漏洞证据复查结束后，或多站点目标场景跳过 Phase 5.5/5.6 后，必须使用 {SKILL_ROOT}/scripts/generate_report.py 汇总 workspace/findings/*.json生成workspace/report_{timestamp}.json(工作目录内的最终 JSON 报告)。
- 基本命令格式：python {SKILL_ROOT}/scripts/generate_report.py <workspace目录> --target-url <目标URL1> [--target-url <目标URL2> ...] [可选参数]
- 必需参数：
- workspace：vibe-pentest 工作目录路径，脚本会在其中找 findings/ 子目录
- --target-url：渗透测试的目标 URL，可重复传入；传入 2 个及以上时生成多站点目标报告
- 可选参数：
- --tech-stack：识别到的技术栈列表，使用示例：--tech-stack Java Spring Boot MySQL，该值可参考
workspace/fingerprint.json内容的tech_stack字段
- --test-accounts：测试账户 JSON 数组，默认值为 []，当用户提供了测试账户时才需要使用此参数
- 示例：
python {SKILL_ROOT}/scripts/generate_report.py workspace --target-url {base_url}
python {SKILL_ROOT}/scripts/generate_report.py workspace --target-url {base_url} --tech-stack Java Spring Nginx MySQL
python {SKILL_ROOT}/scripts/generate_report.py workspace --target-url {base_url1} --target-url {base_url2}
步骤 2：翻译说明性内容
根据用户需求检查并翻译 workspace/report_{timestamp}.json 中的说明性文本字段：vulnerabilities.RepairSuggestions、vulnerabilities.title、vulnerabilities.description、vulnerabilities.http_interactions[].label。针对这些字段，需要额外执行一次说明性文本翻译，默认翻译为中文；但不得翻译路径、参数名、字段名、payload、状态码、URL 中的技术片段。
步骤 3：使用 Python 脚本生成最终 HTML 和 Word 报告
基于步骤 1 生成的 workspace/report_{timestamp}.json，主流程调用对应的 Python 脚本生成最终 HTML 和 Word 报告。
示例：
python {SKILL_ROOT}/report_renderers/generate_html.py workspace/report_{timestamp}.json
python {SKILL_ROOT}/report_renderers/generate_word.py workspace/report_{timestamp}.json
说明：
- 执行命令后，报表会默认输出到
workspace/report_result/ 目录。
### Phase 7：主机漏洞扫描（可选，与 Phase 6 并行，用户没有要求可跳过执行）
⚠️ **Phase 7 与 Phase 6 并行执行，互不依赖。Phase 7 是可选的，用户没有要求主机漏洞扫描则跳过。**
**前置条件**：`session.json` 中包含 `scanner` 字段，或用户通过命令行提供 scanner 参数。
**执行**：调用 `scripts/run_vuln_scan.py` 包装脚本：
```bash
python {SKILL_ROOT}/scripts/run_vuln_scan.py --workspace <workspace_dir>
脚本自动完成：
- 从
session.json 中的 target_url 解析 host 和 port
- 从
session.json 中的 scanner 获取漏扫系统 API 地址和 access_token
- 调用
vuln_scan.py 创建扫描任务 → 等待完成 → 生成报表 → 下载 zip
- 将下载的 zip 复制到
workspace/vuln_scan_report.zip
Phase 1 集成：在授权确认阶段询问用户是否启用主机漏洞扫描：
- 如果启用，询问漏扫系统 API 地址和 access_token
- 将 scanner 配置写入
session.json
- 如果不启用，跳过 Phase 7
HTTP 发包工具（强制规范）
主流程、 6 个渗透 Agent 、漏洞综合分析 Agent 在需要向目标发送 HTTP 请求时，必须优先使用 {SKILL_ROOT}/scripts/http_test.py。
此工具是 vibe-pentest 技能的内置脚本，功能全面且专门为渗透测试场景优化：
- 响应瘦身：内置正则过滤 + 行/字节截断，防止大 HTML 页面灌爆 Agent 上下文
- 编码守护：自动推断 charset（从 header、body meta 标签、chardet 检测），正确处理 GBK/UTF-8/ISO-8859-1
- 性能指标：独立 DNS/TCP/TLS/TTFB 计时，盲注/时序测试必备
- 重复+聚合：
--repeat N --delay 0.5 自动统计 min/avg/max
- 请求概览：
--show-command 输出完整请求信息，便于证据记录
- 命令回放：
--show-command 输出的请求概览可整理回填到 finding 的 http_test_commands[].command；回填时脚本路径必须替换为当前环境下的完整绝对路径，便于后续人工复验时直接重放
基本调用格式
python {SKILL_ROOT}/scripts/http_test.py \
--url "<URL>" \
--method <METHOD> \
--data '<PAYLOAD>' \
--headers '{"Header-Name":"value"}' \
--cookies "<COOKIE_STRING>" \
--show-command \
--show-summary \
--include-headers \
--response-max-lines 80
必读参考
详细用法（12 个渗透场景模板、全参数速查表、过滤正则模板）见：
{SKILL_ROOT}/references/http-test-usage.md
每个 Agent 在开始测试前必须读取此参考文档。
与 curl 的区别
| 功能 | http_test.py | curl |
|---|
| 响应正则过滤 | --response-filter '(error|SQL)' | 需 pipe grep |
| Token 优化 | 自动瘦身（max_lines/max_bytes） | 需手动截断 |
| 编码守护 | 多重自动检测 | 需手动识别 |
| 性能指标 | DNS/TCP/TLS/TTFB/Speed | -w 格式字符串 |
| 重复聚合 | --repeat 5 --delay 0.3 | 需 shell 循环 |
| 表单编码 | 自动推断 + URL-encode | 需手动 --data-urlencode |
禁止场景：除了一次性的简单 HEAD/OPTIONS 探测外，所有涉及 payload 注入、表单提交、API 测试、认证测试的 HTTP 请求都必须使用 http_test.py，不得使用 curl 或其他工具替代。
OOB/DNS 回调验证工具
SSRF、盲 XXE、命令注入（盲）、SQL 盲注（OOB 外带）、JNDI 注入等无回显漏洞的 OOB 验证，必须使用 {SKILL_ROOT}/scripts/dnslog.py。
此工具基于 dnslog.cn 实现 DNS 查询记录获取：
- 获取临时域名：
python {SKILL_ROOT}/scripts/dnslog.py get_domain
- 查询 DNS 记录：
python {SKILL_ROOT}/scripts/dnslog.py get_records <域名> [等待秒数]
- 判断标准：
status 为 success 且 record_count > 0 → 目标触发了 DNS 查询 → 漏洞 confirmed
安全规则
- 严格限制目标域名，不测试范围外的任何地址
- 不执行破坏性操作：不删除数据、不修改业务数据、不发起 DoS
- 凭证安全：如果
sessions/*.json 包含敏感信息，测试完成后提醒用户删除
- 速率控制：请求间保持合理间隔，避免触发 WAF 或对服务造成影响
反幻觉规则
- 只报告实际发送过请求并收到响应的漏洞
- 每个漏洞必须有完整的 HTTP 交互证据（request + response）
- 不猜测不存在的路径或接口，所有测试目标必须来自爬取结果
- 置信度标记：
confirmed（有证据）、likely（间接证据）、potential（疑似）
- 没有证据时不创建漏洞条目
- 发现漏洞不等于完成测试；必须继续覆盖同类功能、相邻接口、同参数不同方法和认证态差异
- 认证态对比不足、缺少对照请求或缺少真实 HTTP 证据时，不得标记为
confirmed
