AI 聊天助手

@weapon Copilot Chat 集成，具备完整的渗透测试上下文感知能力。

前置条件

需要安装并激活 GitHub Copilot Chat 扩展。

使用方式

打开 Copilot Chat（Ctrl+Shift+I / Cmd+Shift+I）并输入 @weapon：

命令	说明	示例
@weapon /analyze	分析工具输出	@weapon /analyze 然后粘贴 nmap 结果
@weapon /suggest	建议下一步渗透操作	@weapon /suggest
@weapon /generate	从自然语言生成命令	@weapon /generate 用 impacket 执行 DCSync
@weapon /report	汇总发现（直接输出，不调用 LLM）	@weapon /report
@weapon /explain	解释概念或技术	@weapon /explain Kerberoasting
@weapon <问题>	一般对话	@weapon 如何从这个用户提权？

工作原理

上下文注入

每次对话自动包含：

• 系统提示词 — 渗透测试专用指令和指南
• 主机上下文 — 所有发现的主机，含 $TARGET = 主机名, $RHOST = IP 映射
• 用户上下文 — 所有凭证，含认证类型信息和 $USER/$LOGIN 映射
• 引用内容 — 编辑器中附加的文件或选中的文本

命令路由

• /analyze、/suggest、/generate、/explain → 完整的 LLM 对话，包含渗透上下文
• /report → 直接生成表格（不调用 LLM），以 Markdown 表格输出主机和凭证

后续建议

每次响应后会推荐上下文相关的后续操作。例如，/analyze 之后会建议 /suggest 和 /generate。

凭证保护

凭证值（密码、哈希）永远不会发送给 LLM。用户上下文构建器（prompts/userContext.ts 中的 buildUserContext()）仅包含认证类型信息（如"密码"、"哈希"）和用户名/域映射，不会包含实际的凭证值。虽然 AIService.redactCredentials() 作为工具函数存在，但主要的保护机制是构建给 LLM 的上下文时根本不包含敏感值。

关键文件

• src/features/ai/participant.ts — 聊天处理器、命令路由、LLM 交互
• src/features/ai/service.ts — 渗透状态访问、凭证脱敏
• src/features/ai/prompts/systemPrompt.ts — 系统提示词
• src/features/ai/prompts/hostContext.ts — 主机上下文构建器
• src/features/ai/prompts/userContext.ts — 用户上下文构建器