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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 提前创建实际启用的子 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
│   ├── poc-agent/               # Agent 7: 基于指纹的已知漏洞 POC 验证正式执行规范
│   └── vuln-analysis-agent/     # Agent 8: 攻击链分析与漏洞证据复查正式执行规范
├── scripts/
│   ├── run_fingerprint.py        # Phase 0: Web 指纹识别
│   ├── fingerprints_rules/       # Phase 0: 指纹规则库（run_fingerprint.py 依赖）
│   ├── poc/                      # Phase 5 POC Agent: Nuclei YAML 格式 POC 文件
│   ├── 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_gospider.py           # Phase 3: GoSpider 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 8 个子 Agent 定义到平台目录
│   ├── auto_update_skill.py      # 启动前快速 Git 自更新
│   ├── http_test.py              # ★ 统一 HTTP 发包工具
│   ├── dnslog.py                 # ★ DNS 回调 OOB 验证工具
│   └── deserialization_payload.py # Java 反序列化 payload 生成工具
├── references/
│   ├── sub_agents/               # 8 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
│   ├── 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/
    ├── gospider_downloads.json   # GoSpider 多平台下载清单
    ├── gospider(.exe)            # GoSpider 可执行文件
    └── .cache/                   # GoSpider 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   : GoSpider 爬虫                (scripts/run_gospider.py)          │
│ Phase 4   : 数据清洗                    (scripts/clean_targets.py)          │
│ Phase 4.5 : 指纹汇总（汇总 fingerprint/admin_scan/api_discovery 到 tech_stack）│
│ Phase 5   : 生成 findings 骨架        (scripts/prepare_agent_findings.py)  │
│           : 并行分发启用的渗透 Agent（按提示词指定）                         │
│ 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)        │
├────────────┬────────────┬────────────┬────────────┬────────────┬────────────┬────────────┤
│ Injection  │ Auth       │ File       │ API        │ Business   │ Misc       │ POC        │
│ Agent      │ Agent      │ Agent      │ Agent      │ Agent      │ Agent      │ Agent      │
└────────────┴────────────┴────────────┴────────────┴────────────┴────────────┴────────────┘

需要创建的渗透 agent（按提示词指定启用）

需要创建的 漏洞综合分析 agent

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
├── targets.txt             # 极简目标清单：先 base_url，再缩进列出该站点 URL
├── 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/               # 已启用的渗透 Agent 已回填完成的 findings 文件
├── fingerprint.json        # 指纹识别结果
├── 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）

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",        // 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": "***"}
    ]
  },
  "summary": {
    "total": 7,        // 漏洞总数，必须等于下面各 severity 数量之和
    "critical": 0,     // 严重
    "high": 1,         // 高危
    "medium": 1,       // 中危
    "low": 4,          // 低危
    "info": 1          // 信息
  },
  "vulnerabilities": [
    {
      "vuln_id": "VUL-001",             // 按 severity→confidence 排序后从 VUL-001 递增（严重优先）
      "title": "漏洞标题 - 简述路径和问题",
      "type": "information_disclosure", // 英文类型，见下方 type 枚举表
      "type_zh": "信息泄露",            // 中文类型，同一 type 始终使用同一表述
      "severity": "high",              // 枚举: critical, high, medium, low, info
      "confidence": "confirmed",       // 枚举: confirmed, likely, potential
      "authenticated": true,           // boolean，是否需要认证才能触发
      "target_url": "http://...",       // 漏洞目标 URL
      "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": [           // 可选，漏洞验证回放命令
        {
          "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：

type -> type_zh 漏洞类型映射表：

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 -u {base_url1} --json -o workspace/fingerprint.json，多站点目标使用 -u {base_url1} -u {base_url2} --json -o workspace/fingerprint.json
• 固定输出： workspace/fingerprint.json
• 该工具基于 DSL 表达式匹配，支持 favicon mmh3 hash、关键词匹配、正则匹配，指纹库位于 {SKILL_ROOT}/scripts/fingerprints_rules/
• 命令示例：

python {SKILL_ROOT}/scripts/run_fingerprint.py -u {base_url} --json -o workspace/fingerprint.json

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. GoSpider 爬虫

• 运行方式：须在沙箱环境外调用 {SKILL_ROOT}/scripts/run_gospider.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：
  • GoSpider 爬虫通常较慢，脚本运行结束后，仍然要检查状态文件 workspace/gospider_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 gospider 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_gospider.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
• 命令示例：

python {SKILL_ROOT}/scripts/clean_targets.py

4.5. 指纹汇总

• 读取以下文件，提取技术栈关键字并合并到 fingerprint.json 的 tech_stack 字段：
  • workspace/fingerprint.json（Phase 0 输出）
  • workspace/admin_scan_summary.json（Phase 0.5 输出）
• 判断标准（核心原则）：只提取"具体的软件产品/框架/中间件/CMS/服务器软件名称"，这些名称能用于匹配 POC 库中的 fingerprint 字段。不提取页面内容描述、漏洞类型名称、通用功能描述。
• 正例（应提取）：
  • "Apache ActiveMQ Console" → ActiveMQ（具体产品名）
  • "Jenkins Dashboard" → Jenkins（具体产品名）
  • "GeoServer: Welcome" → GeoServer（具体产品名）
  • "XXL-JOB 任务调度中心" → XXL-JOB（具体产品名）
  • "Jetty(9.4.18.v20190429)" → Jetty（具体服务器软件）
  • "nginx/1.18.0" → nginx（具体服务器软件）
• 反例（不应提取）：
  • "SQL Injections" → 不提取（漏洞测试页面标题，不是产品名）
  • "XSS Test Page" → 不提取（漏洞测试页面标题）
  • "Error 404 - Not Found" → 不提取（错误页面）
  • "Welcome to DVWA" → 不提取（靶场名称，不是真实产品）
  • "Login Page" → 不提取（通用功能描述）
  • "Admin Console" → 不提取（通用功能描述，除非能识别出具体产品如 "Jenkins Console"）
• 提取规则：
  1. 从 fingerprint.json 的 web_title 提取：识别标题中的具体软件产品名/框架名/中间件名
  2. 从 fingerprint.json 的 web_server 提取：识别服务器软件名（如 Jetty、nginx、IIS、Apache）
  3. 从 admin_scan_summary.json 的 title 字段提取：识别具体软件产品名
  4. 智能去重：在添加新关键字前，必须先检查 tech_stack 中是否已存在相同或高度相似的内容：
  • 完全重复：字符串完全相同（如 Jetty 已存在，不再添加 Jetty）
  • 包含关系：新关键字是已有内容的子串或超集（如 jetty/9.4.18.v20190429 已存在，不再添加 Jetty；或 Jetty 已存在，不再添加 jetty/9.4.18.v20190429）
  • 同一产品不同格式：如 nginx/1.18.0 和 nginx 是同一产品，只保留一个（优先保留带版本号的）
  • 判断方法：将已有内容和新关键字都转为小写，检查是否存在包含关系（a in b 或 b in a）
  5. 将去重后的关键字合并到 tech_stack，写回 fingerprint.json
  • 目的：汇总所有来源的技术栈信息，供后续 Agent 和报告生成使用

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，同时启动提示词中指定的渗透 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 --agent {agent_name}，需要根据实际启用的子 agent 生成标准化骨架文件到 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启用的渗透 Agent 执行完成，并确认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：翻译说明性内容并定向改写兜底建议

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。

同时检查每个漏洞条目的 repair_source 字段：取值为 context_rule 或 type_map 时，表示该条目的 RepairSuggestions 是脚本通用兜底生成的模板文案，必须结合该条目的 title、target_url、description、http_interactions 将其改写为针对性整改建议（1-3 条，点明相关的具体参数、路径、组件与版本、技术栈）；取值为 agent 的条目保持原样，不得改写。

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。

HTTP 发包工具（强制规范）

主流程、所有渗透 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（6 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

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；禁止测试作用于生产数据或他人数据的 delete、del、remove 等可能删除数据的接口（包括空数组、不存在的 ID 等无害化探测），对自己创建的测试数据的删除、修改不受此限。
3. 遵循最小影响原则：允许清理自己创建的测试数据；禁止破坏原始业务数据、他人数据、真实用户账号与会话
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；获得有效证据后停止不必要的重复利用、批量尝试和扩散操作

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. 置信度标记：confirmed（有证据）、likely（间接证据）、potential（疑似）
4. 没有证据时不创建漏洞条目；唯一例外（仅限 poc-agent）：确认无法无害化验证而未发包的 POC，可作为低风险提醒条目写入（须 severity: "low"、confidence: "potential"、标题标注"未验证"）；其他 agent 不适用此例外，仍须在有真实证据后才能创建条目
5. 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
6. 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