Guardian CLI 授权渗透测试工作流

解决什么问题

渗透测试的执行现场往往是割裂的：nmap 做端口发现，nuclei 跑漏洞模板，sqlmap 验证注入，每个工具的输出格式各异，证据要手动归档，报告要手动拼。引入 AI 辅助后又多出两个新问题：AI 选了哪个工具、为什么这么选，事后无法追溯；多个扫描步骤并行时，缺少统一的调度约束。这个技能瞄准授权渗透测试的编排层，把从规划到报告的整条链路收进一套工作流。

核心能力与工作方式

技能以 Guardian CLI 作为调度引擎，整体流程大致分为几个阶段：

• AI 规划：由配置好的 AI 服务根据目标范围生成执行计划，决定调用哪些扫描工具。
• 工具执行：调用 nmap、nuclei、sqlmap、wpscan 等常见安全扫描器，步骤以 DAG（有向无环图）方式组织，带 depends_on 依赖的步骤可并行执行，并行度受 max_parallel_tools 上限约束。
• 证据采集：各工具运行过程中的输出与证据被记录留存，供后续处理。
• AI 研判（Triage）：对采集到的结果做首轮分拣，区分值得跟进的风险与噪声。
• 报告输出：汇总证据与研判结论，生成最终报告。

有两个工程细节值得一提：

• AI 决策追踪：每个 agent 都会留下 token 用量、成本与思考链（thinking-chain）的账本，使 AI 的决策过程可审计、可复盘。
• 插件 Provider 契约：第三方 AI 服务可以通过 project.entry-points."guardian.providers" 接入，无需 fork 项目本身。

适用边界与注意点

• 整套工作流仅面向已获授权的渗透测试场景，启动前需确认授权范围。
• 运行环境要求 Python 3.11+ 与 Guardian CLI，并配置可用的 AI 服务。
• 资料中列出的安全工具（如 subfinder、ffuf、arjun、gitleaks 等）均为可选依赖，实际能力取决于本地是否安装。
• 本技能属于流程编排层，负责调度与证据整合，并不替代各扫描器自身的检测逻辑。