Jase-SecKit

面向授权漏洞赏金、安全研究与 AI 辅助渗透测试的 Skills、约束文件、Prompt 和 MCP 配置集合。

Jase-SecKit 是一个面向漏洞赏金、授权 Web 安全测试和 AI 辅助漏洞研究的个人仓库。

本仓库对公开漏洞赏金 Skills 和安全研究资料进行重新整理、精简、转译与工程化改造：删除重复或低价值内容，移除面向 Word 报告自动生成的冗余模块，统一英文 Skill 内容，同时补充全局行为约束、状态文件机制、Prompt 以及 Burp MCP、Chrome DevTools MCP 的使用配置。

核心原则

广泛探索，严格验证。没有完整证据，不确认漏洞。

本仓库强调以下原则：

• 以服务端认证、授权、对象归属、租户隔离、状态流转和业务规则为主要安全边界。
• 静态分析、扫描器结果、错误信息、代码特征和历史案例只能生成线索，不能替代动态验证。
• 技术命中不等于漏洞成立；必须继续验证可获得的能力、影响对象、数据或资产、业务结果、影响范围和前置条件。
• 使用文件保存状态和证据，避免模型仅凭上下文记忆重复测试、遗漏测试或凭空重建结论。
• Skills 用于引导，不应限制模型针对未知路径进行自主发散和非常规验证。
• 所有测试仅限合法、明确授权和可控的环境。

仓库作用

1. 优化公开漏洞赏金 Skills

仓库对公开的漏洞赏金、安全审计和漏洞研究 Skills 进行了二次整理，主要包括：

• 删除重复、过度拆分、价值较低或会造成上下文浪费的内容。
• 移除与核心漏洞挖掘流程无关的 Word 报告文档生成部分。
• 将需要长期维护和跨模型复用的 Skill 内容转译、统一为英文。
• 保留威胁建模、暴露面分析、动态验证、证据闭环、状态管理和结果审计等关键能力。
• 将大型知识材料压缩为按需加载的模块、Profile、Reference 或规则文件，减少一次性上下文占用。

2. 提供全局 Agent 约束

约束文件/AGENTS.md 提供中文和英文版本的全局安全测试约束。

约束文件主要用于：

• 限定授权目标、资产、接口、账号和测试范围。
• 约束未授权扫描、破坏性验证、持久化、横向移动、资源耗尽等行为。
• 强制区分线索、技术命中、危害验证和最终漏洞结论。
• 防止模型将工具告警、HTTP 200、异常响应或理论攻击链直接写成已确认漏洞。
• 要求模型读取并更新 state/blackboard.md，以文件作为任务状态来源，而不是依赖自身记忆独立编造或重建黑板。
• 对已验证、未复现、低收益和缺少输入的分支使用明确终态，便于恢复、复查和继续测试。

3. 提供 MCP 与客户端配置

设置/ 目录包含 Claude Code、Codex、ZCode 等客户端的配置参考，重点接入：

• Burp MCP：用于读取代理历史、构造和重放请求、检查请求响应及配合动态验证。
• Chrome DevTools MCP：用于浏览器会话复用、页面操作、网络请求分析、控制台检查、性能分析、内存调试以及实验性 DevTools 能力。

配置不是通用即插即用文件。使用前必须检查本机路径、MCP 服务地址、客户端版本及支持的参数，并将示例中的占位路径替换为实际绝对路径。

4. 提供漏洞赏金 Prompt

根目录的 Prompt.md 由两部分组成：

• 前半部分：面向本地开源项目、靶场和授权目标的深度漏洞挖掘与动态复现提示词，适合配合偏自主执行的模型使用，例如 DeepSeek、Kimi、GLM 等。
• 后半部分：面向 Codex / GPT-5.6 的网站架构、JavaScript、接口、状态流和实际运行机制分析提示词。

Prompt 更适合作为阶段性引导。可结合全局约束文件使用，在保留模型自主推理能力的同时，要求结论附带代码位置、接口路径、参数、响应字段、调用关系、网络记录或其他可核验证据。

5. 保留方法论参考资料

仓库保留了三份与 AI 漏洞挖掘 Agent 设计有关的参考资料：

• AI辅助漏洞挖掘系统设计指南.pdf
• 围绕Loop的AI SRC系统设计.pptx
• 客户端漏洞挖掘 Agent 的设计与实践--w1th0ut.md

这三份资料可用于继续提炼统一的漏洞挖掘 Skill，例如将其中的 Loop、状态管理、动态验证、证据审计、盲区复盘和 Agent 编排方法合并为一套更轻量的入口 Skill。

这些文件属于参考或借鉴材料。其原作者权利、原始许可证和来源声明不因本仓库的 MIT License 而改变。

仓库内容

Jase-SecKit/
├── SKILL/
│   ├── Pentest-Lyan/              # 自主 Web 渗透测试、状态文件与动态验证工作流
│   ├── security-hunt/             # 单入口漏洞研究 Skill，按模块与 Profile 渐进加载
│   └── 规则文件/                   # Skill 相关规则与参考材料
├── 约束文件/
│   ├── AGENTS.md                  # 中文全局 Agent 约束
│   ├── CLAUDE.md                  # 英文全局 Agent 约束
│   └── state/                     # 黑板及状态文件模板
├── 设置/
│   ├── claude-code/               # Claude Code MCP 与运行设置
│   ├── codex/                     # Codex 配置与指令文件
│   ├── rules/                     # 客户端规则配置
│   ├── zcode/                     # ZCode 配置
│   └── .claude.json               # Claude 本地配置参考
├── Prompt.md                      # 漏洞挖掘与网站架构分析 Prompt
├── 常见漏洞.md                    # 常见漏洞方向与研究参考
├── AI辅助漏洞挖掘系统设计指南.pdf
├── 围绕Loop的AI SRC系统设计.pptx
├── 客户端漏洞挖掘 Agent 的设计与实践.md
├── README.md
└── LICENSE

全局约束与黑板机制

• 全局约束负责定义允许做什么、何时可以确认漏洞、如何保存状态以及何时终止分支。
• Prompt 负责根据当前目标改变模型的关注点和推理方向。
• MCP 负责提供真实的浏览器与 HTTP 交互能力。

推荐的基本循环为：

读取黑板
  → 建立暴露面和对象关系
  → 生成并排序验证 Intent
  → 动态验证安全边界
  → 标记技术命中
  → 验证真实危害
  → Guardian 复核
  → 定级或进入明确终态
  → 更新黑板

黑板只保存恢复任务、去重和证据闭环所需的信息，不应保存完整思维过程，也不应由模型脱离已有状态文件自行重新编造。

MCP 与浏览器配置

Burp MCP

Claude Code 示例配置位于：

/claude-code/managed-mcp.json

使用前需要修改：

"command": "〖绝对路径〗\\java.exe"

以及：

"〖绝对路径〗\\mcp-proxy.jar"

默认示例通过以下地址连接 Burp MCP 服务：

http://127.0.0.1:9876

需要确保 Burp 端扩展、代理程序和本地端口已经正确启动。

Chrome DevTools MCP

当前配置重点启用了 Chrome DevTools MCP 的浏览器、网络、实验性 DevTools、视觉、结构化内容、全部页面、内存调试、第三方工具和 WebMCP 等能力。

关键参数：

"--autoConnect"

该参数会尝试自动连接本机正在运行且兼容的 Chrome 实例。在 Chrome 远程调试策略和本地环境允许的情况下，可复用现有浏览器配置、登录状态和 Cookie，适合直接在已有授权会话中分析页面。

需要隔离会话时，应删除 --autoConnect，并为被启动或被连接的 Chrome 配置独立的用户数据目录或专用浏览器 Profile。仅删除参数并不必然保证所有客户端都会自动创建隔离环境，具体行为取决于 MCP 客户端与 Chrome 的启动方式。

配置还使用：

"--channel=stable"

它表示选择 Chrome Stable 渠道，不是扫描参数。

部分 --experimental-* 参数可能随 Chrome DevTools MCP 版本变化。升级后应以当前版本的官方参数说明为准，遇到启动失败时优先逐项移除实验参数排查。

使用方式

1. 配置全局约束

根据客户端选择：

• Codex 或支持 AGENTS.md 的环境：使用 约束文件/AGENTS.md。
• Claude Code：使用 约束文件/CLAUDE.md，或根据项目需要合并到已有项目约束文件。

不建议直接覆盖已有全局规则。应检查冲突项后进行合并，并确保授权范围、状态文件路径和工具权限符合实际环境。

2. 配置 MCP

从 设置/ 中选择对应客户端的配置作为参考，替换本机路径和服务地址，再验证：

• MCP 服务是否成功启动。
• Burp 是否能够读取或创建测试请求。
• Chrome 是否连接到预期的浏览器实例。
• 当前浏览器会话是否为复用会话或隔离会话。
• 实验性参数是否被当前版本支持。

3. 使用 Prompt

不要将 Prompt.md 原样用于所有目标。建议按任务替换目标、范围、环境、账号、禁止事项和期望输出，并与全局约束配合使用。

模型被要求“必须找到若干 Critical 漏洞”时可能产生确认偏差。实际使用中应坚持：漏洞数量和等级不能预设，最终只报告已被动态验证并完成危害闭环的问题。

推荐工作方式

1. 明确目标、账号、允许的资产和排除项。
2. 读取全局约束和已有黑板。
3. 分析目录、框架、依赖、配置、JS、接口与对象关系。
4. 建立主体、入口、对象、关系、动作、状态和信任字段模型。
5. 使用 Prompt 引导当前阶段，而不是一次性固定全部流程。
6. 通过 Chrome MCP 还原真实页面和调用链，通过 Burp MCP 验证服务端边界。
7. 将工具命中标记为线索或技术命中，不立即写成漏洞。
8. 使用不同身份、对象、租户、入口、状态和请求形态进行对照。
9. 对确认问题保存请求、响应、状态变化、日志、文件或其他可复现证据。
10. 完成独立复核、盲区检查、重复项清理和危害定级。

关于 Skills 的个人看法

在大模型能力快速发展的阶段，一个现实问题是：Skills 是否仍然重要？模型本身是否已经足够强？Skills 会不会反过来限制模型？

大模型目前已经具备很强的代码理解、工具调用、攻击面分析和自主推理能力。Skills 不能说毫无作用，但过度细化、流程化和清单化的 Skills，确实可能限制模型的发散能力，使模型按部就班地完成一套固定流水线。

漏洞赏金不是一条已知路径。起点和目标可能明确，但中间路径往往未知。真正有价值的漏洞经常来自异常状态、业务组合、跨模块关系、历史兼容逻辑、解析差异或开发者未预期的交互方式。这些路径需要模型保持自主推理、联想和探索，而不是被固定 Skill 限制在预设检查表中。

但 Skills 仍有其价值。它可以告诉模型如何开始、应当关注哪些安全边界、如何记录状态、如何验证危害、如何判断证据是否充分，以及如何避免遗漏。对于能力较弱、容易过早收敛或缺乏安全测试经验的模型，合理设计的 Skills 可以显著提升漏洞挖掘质量。

现在更看重 Prompt 的过程：根据当前阶段、已知证据和自己的判断不断调整提示词，让模型沿着实际发现继续深入，而不是始终执行一套固定流程。Skill 更适合承担基础框架、知识索引和防遗漏作用；Prompt 负责阶段性引导；模型自身负责未知路径上的发散思考。

未来，Skills 的重要性可能会继续下降，决定效果的核心将更多取决于模型本身的推理能力、工具能力、上下文管理和动态验证能力。相比不断增加流程约束，更重要的是为模型建立清晰、稳定且不过度扩张的行为边界，并要求所有结论回到真实证据。

使用边界

本仓库仅用于以下场景：

• 明确授权的漏洞赏金和 SRC 测试范围。
• 用户自有系统、测试环境、实验室或本地搭建的开源项目。
• CTF、靶场、安全课程和防御性研究。
• 经授权的代码审计、接口测试、浏览器分析和漏洞复现。

禁止用于：

• 未经授权扫描、探测、入侵或利用第三方系统。
• DoS、DDoS、持续压测、资源耗尽或影响业务可用性的行为。
• 删除、破坏或不可逆修改真实业务数据。
• 建立 WebShell、后门、计划任务、启动项、反向 Shell 或其他持久化访问。
• 横向移动、攻击无关资产、窃取凭证、钓鱼、撞库或社会工程。
• 对非测试账号执行真实支付、退款、权限变更、批量通知或其他高影响业务操作。
• 违反适用法律、平台规则、漏洞赏金政策、SRC 规则或目标方明确限制的行为。

免责声明

本仓库中的 Skills、Prompt、规则、配置、脚本和文档仅用于合法授权的安全研究、教育、代码审计和测试环境。

使用者必须自行确认其拥有充分授权，并对目标范围、测试方法、工具配置、数据处理、证据保存、漏洞提交和后续影响承担全部责任。仓库作者不对任何未经授权的使用、错误配置、数据丢失、业务中断、法律责任、第三方索赔或其他直接或间接损失承担责任。

本仓库不保证能够发现漏洞，不保证发现数量或严重程度，也不保证 AI 输出、工具结果、配置参数、攻击思路或漏洞结论始终正确、完整、适用于特定环境或符合特定平台规则。任何结论都应由具备资质的测试人员进行独立验证。

仓库中引用、收录或改编的第三方资料、案例、文档和代码，其著作权和许可证仍归原作者或权利人所有。根目录 MIT License 仅适用于仓库作者有权许可的原创或修改内容；第三方材料应遵循其各自的许可证、署名和使用条件。

贡献与维护

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License

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