vibe-pentest

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": [           // 根据指纹动态衍生的产品凭据
      {
        "product": "sangfor",
        "default_pairs": [{"username": "admin", "password": "sinfor"}],
        "derived_usernames": ["sangfor", "admin", "root"],
        "derived_passwords": [    ...
      
    
  

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..."
             
          
          
    
  

report_{timestamp}.json 格式（Phase 6 最终输出）：

{
  "report_meta": {
    "report_id": "VUL-2026-XXXXX",        // 唯一报告 ID，格式 VUL-年份-5位随机大写字母数字
    "generated_at": "2026-05-15 02:00:00",                // 报告生成时间
    "tester": "vibe-pentest-agent-v1",     // 固定值
    "scope": {
      "target_url": "http://target:port/", // 测试目标 URL
      "tech_stack": ["java", "spring_boot_3", "halo_cms"] // 指纹识别结果
    },
    "test_accounts": [                     // 测试账号列表
      {"role": "管理员", "username": "admin", "password": "***"}
    
  
   
             
          
              
            
               
               
  
   
    
                    
       
        
                   
                     
              
                  
              
       
       
                  
        
           
           
           
        
      
       
        
           
           
                  
                
        
      
    
  

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

工作流程

Phase 0~4：主流程执行

主流程按顺序执行以下阶段：

0. 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}

1. 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}

2. 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。
3. 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}

4. 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：

1. 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：

1. 从 session.json 中的 target_url 解析 host 和 port
2. 从 session.json 中的 scanner 获取漏扫系统 API 地址和 access_token
3. 调用 vuln_scan.py 创建扫描任务 → 等待完成 → 生成报表 → 下载 zip
4. 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

1. 严格限制目标域名，不测试范围外的任何地址
2. 不执行破坏性操作：不删除数据、不修改业务数据、不发起 DoS
3. 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
4. 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

1. 只报告实际发送过请求并收到响应的漏洞
2. 每个漏洞必须有完整的 HTTP 交互证据（request + response）
3. 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
4. 置信度标记：confirmed（有证据）、likely（间接证据）、potential（疑似）
5. 没有证据时不创建漏洞条目
6. 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
7. 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