🧠 NeuroSploit v3.6.5

स्वायत्त, बहु-मॉडल पैठ-परीक्षण हार्नेस — Rust, केवल-CLI।
द्वारा Joas A Santos और Red Team Leaders

⭐ यदि यह उपयोगी है, तो रिपॉजिटरी को स्टार करें — इससे बहुत मदद मिलती है।

📖 नए हैं? पूर्ण ट्यूटोरियल एवं उपयोगकर्ता गाइड → पढ़ें — हर मोड, फ्लैग, कॉन्फ़िग और उदाहरण समझाया गया है।

🆕 v3.6.5 में नया — LLM रेड-टीमिंग: जेलब्रेक और प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, विभिन्न परिदृश्यों में: +12 AI एजेंट (→ कुल 30, 429) जो एक लाइव AI प्रणाली पर प्रतिकूल रेड-टीमिंग करते हैं, ठीक उसी तरह जैसे hackagent.dev-शैली के टूलिंग करते हैं — जेलब्रेक तकनीकें (AdvPrefix, PAIR, TAP, Crescendo, many-shot, persona/DAN, encoding/obfuscation, refusal-suppression) और प्रॉम्प्ट-इंजेक्शन परिदृश्य (प्रत्यक्ष, अप्रत्यक्ष RAG/वेब/ईमेल/टूल आउटपुट के माध्यम से, गोल हैजैकिंग, टूल/फ़ंक्शन-कॉल दुरुपयोग, सिस्टम-प्रॉम्प्ट एक्सफ़िल्ट्रेशन)। प्रत्येक एक attacker→LLM-judge लूप चलाता है — बेसलाइन अस्वीकृति को कैप्चर करें, तकनीक को वेरिएंट्स पर लागू करें, निर्णय करें कि गार्डरेल वास्तव में बायपास हुआ या नहीं — इसे एक हानिरहित, संपादित (redacted) रसीद के साथ सिद्ध करता है। neurosploit aitest <ai-url>। इसके अलावा: स्व-सेवा परीक्षण-खाता पंजीकरण — ऐप के फॉर्मों का विश्लेषण करता है और एक हानिरहित खाता बनाता है (curl या Playwright) ताकि प्रमाणित (authenticated) सतह तक पहुँचा जा सके, साथ में एक सख्त एंटी-फ्लड गार्डरेल (≤2 खाते), प्रति-रन क्रेडेंशियल वॉल्ट (vault.json, रिपोर्ट में सीक्रेट मास्क किए जाते हैं), एक "इन खातों को हटाएँ" क्लीनअप अनुभाग, निष्कर्ष authenticated / unauthenticated के रूप में टैग किए जाते हैं, और ऑप्ट-इन डिस्पोज़ेबल ईमेल (/tempmail, निःशुल्क mail.tm)। मानव-इन-द-लूप वैलिडेटर: अनिश्चित निष्कर्ष अब needs-review फ़्लैग किए जाते हैं, हटाए नहीं जाते (केवल शून्य-समर्थन वाला शोर हटाया जाता है) ताकि अंतिम निर्णय कोई मानव ले। रिपोर्ट Markdown + JSON में, PDF/HTML के साथ। आधुनिक SPA/REST ऐप्स पर अधिक तेज़ एजेंट (Juice-Shop-श्रेणी की API-खोज पद्धति) साथ ही अधिक मज़बूत RL रिवॉर्ड शेपिंग। नए मॉडल: , , (Moonshot → 15 प्रदाता)। पूरा इतिहास में।

NeuroSploit एक URL, स्रोत रिपॉजिटरी, चल रहे ऐप, या होस्ट/IP को एक स्वायत्त सुरक्षा अभियान में बदल देता है। एक Rust हार्नेस (tokio) LLMs के पूल को चलाता है — API कुंजी या स्थानीय सब्सक्रिप्शन (Claude Code / Codex / Gemini / Grok) के माध्यम से — लक्ष्य का रीकॉन करता है, केवल उन एजेंटों का बुद्धिमानी से चयन करता है जो खोजी गई सतह से मेल खाते हैं, उन्हें समानांतर चलाता है, निष्कर्षों को गहरे प्रभाव में चेन करता है, और रिपोर्ट करने से पहले क्रॉस-मॉडल वोटिंग + टूल-रसीद ग्राउंडिंग द्वारा हर दावे को मान्य करता है। यह 430 मार्कडाउन एजेंट और एक मिशन कंट्रोल TUI के साथ आता है।

अभियान मोड

मुख्य विशेषताएँ

• 🧠 POMDP विश्वास + सूचना-मूल्य — लक्ष्य आंशिक रूप से प्रेक्षणीय है, इसलिए निष्कर्ष बूलियन नहीं होते: एक प्रॉपर्टी-ग्राफ़ विश्वास संभावनाएँ रखता है, और "अधिक स्कैन करें बनाम अभी एक्सप्लॉइट करें" विश्वास एन्ट्रॉपी से निकलता है। may_assert गेट एक गणितीय एंटी-हैलुसिनेशन नियम है (विश्वास फैला हुआ होने पर एक्सप्लॉइटेबिलिटी का दावा न करें)।
• 🧾 ग्राउंडिंग — कड़ा नियम: बिना रसीद के कोई दावा नहीं (साक्ष्य, पैराफ्रेज़ नहीं)। ब्लैक-बॉक्स/होस्ट/AI के लिए अनुभवजन्य (कच्चा टूल आउटपुट), व्हाइट-बॉक्स SAST और स्किल्स ऑडिट के लिए प्रतीकात्मक (समीक्षित स्रोत में file:line — एक कोड उद्धरण ही रसीद है), और ग्रे-बॉक्स के लिए दोनों में से कोई; अग्राउंडेड दावों को पदावनत कर दिया जाता है।
• 🔬 नियतिवादी HTTP प्रोब — मॉडल रीकॉन से पहले, हार्नेस एक वास्तविक अनुरोध/प्रतिक्रिया विश्लेषण चलाता है (स्टेटस/रीडायरेक्ट, सुरक्षा हेडर, कुकी फ़्लैग, CORS रिफ्लेक्शन, टेक फ़िंगरप्रिंट, लिंक्ड JS, 404 बेसलाइन, उच्च-संकेत पथ) और उन देखे गए तथ्यों को रीकॉन में फ़ीड करता है, ताकि एजेंट चयन और एक्सप्लॉइटेशन निर्णय साक्ष्य पर आधारित हों — न कि मॉडल के अनुमान पर।
• 🔗 अटैक चेनिंग — 12 मल्टी-स्टेज चेन एजेंट (SQLi→RCE→LPE, SSRF→AWS क्रेडेंशियल, upload→LFI→RCE→LPE, default-creds→domain, …); आगे बढ़ने से पहले प्रत्येक चरण सिद्ध किया जाता है।
• ☁️ क्लाउड परीक्षण — AWS / GCP / Azure एजेंट जो प्रदाता CLI (aws/gcloud/az) चलाते हैं। creds.yaml के माध्यम से कनेक्ट करें: AWS कुंजियाँ, एक Google service-account JSON, या एक Azure service principal — देखें क्लाउड क्रेडेंशियल।
• 🤖 LLM रेड-टीमिंग — 30 AI एजेंट जो एक लाइव AI सिस्टम को विभिन्न परिदृश्यों में जेलब्रेक और प्रॉम्प्ट-इंजेक्ट करते हैं: , , , , many-shot, persona/DAN, encoding/obfuscation, refusal-suppression; साथ ही (RAG/वेब/ईमेल/टूल आउटपुट), , टूल/फ़ंक्शन-कॉल दुरुपयोग, और सिस्टम-प्रॉम्प्ट एक्सफ़िल्ट्रेशन। प्रत्येक एक attacker→ लूप चलाता है (बेसलाइन अस्वीकृति → तकनीक → फ़ैसला) और बायपास को एक के साथ सिद्ध करता है। OWASP LLM Top 10 (2025), MCP खतरों और OWASP AI Exchange से मेल खाता है; Skill/प्लगइन और फ़ाइलों की व्हाइट-बॉक्स ऑडिट की जाती है।

यह स्लिम, केवल-Rust वितरण है (neurosploit-rs/ + agents_md/)। पुराना Python इंजन और वेब GUI पुरानी v3.4.0 शाखा पर उपलब्ध हैं।

📦 इंस्टॉल (एक पंक्ति)

Linux / macOS (x64 और arm64):```bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JoasASantos/NeuroSploit/main/setup.sh | bash

**Windows** (PowerShell, x64 & arm64):```powershell
irm https://raw.githubusercontent.com/JoasASantos/NeuroSploit/main/install.ps1 | iex

समर्थित प्लेटफ़ॉर्म

शुद्ध Rust + stdlib, इसलिए यह हर उस स्थान पर मूल रूप से बिल्ड होता है जहाँ एक स्थिर Rust टूलचेन चलती है। इंस्टॉलर OS/arch का स्वतः पता लगाता है और Rust न होने पर उसे इंस्टॉल करता है। नेटिव Windows पर install.ps1 का उपयोग करें; WSL2 / Git Bash के अंतर्गत setup.sh वन-लाइनर भी काम करता है।

इंस्टॉलर आवश्यकता पड़ने पर Rust को स्वतः इंस्टॉल करता है, रिपॉजिटरी को ~/.neurosploit में क्लोन करता है, रिलीज़ बाइनरी बिल्ड करता है, और neurosploit को ~/.local/bin में लिंक करता है। अपडेट करने के लिए इसे किसी भी समय दोबारा चलाएँ। एनवायरनमेंट वेरिएबल्स से ट्वीक करें: NEUROSPLOIT_REF (ब्रांच/टैग), NEUROSPLOIT_DIR, PREFIX।

हाथ से बिल्ड करना पसंद करते हैं?```bash git clone https://github.com/JoasASantos/NeuroSploit && cd NeuroSploit/neurosploit-rs cargo build --release # → target/release/neurosploit

## ⚡ त्वरित प्रारंभ (60 सेकंड)```bash
# easiest path — just run it; the interactive session asks everything:
neurosploit

# or one-liner (subscription login, no API key needed):
neurosploit run http://testphp.vulnweb.com/ --subscription --model anthropic:claude-opus-4-8 -v

# white-box — review a source repository (SAST agents, file:line evidence):
git clone https://github.com/digininja/DVWA /tmp/DVWA
neurosploit whitebox /tmp/DVWA --subscription --model anthropic:claude-opus-4-8 -v

# grey-box — review the code AND exploit the running app together:
neurosploit greybox /tmp/DVWA --url http://localhost:8080/ --creds creds.yaml \
  --subscription --model anthropic:claude-opus-4-8 --mcp -v

# host / infra — Linux / Windows / Active Directory (SSH/Win creds in creds.yaml):
neurosploit host 10.0.0.10 --creds creds.yaml --subscription --model anthropic:claude-opus-4-8 -v

# 🛰  Mission Control TUI — live panels (header/feed/findings/targets) + a composer
#    you can type in WHILE the run streams (summary · pause · errors · notes):
neurosploit tui http://testphp.vulnweb.com/ --subscription --model anthropic:claude-opus-4-8 --mcp

हर मोड (black/white/grey/host) के लिए पूर्ण चरण-दर-चरण निर्देश TUTORIAL.md में हैं।

लॉगिन नहीं है? इसके बजाय API key उपयोग करें — देखें प्रमाणीकरण।

🔌 एकीकरण (GitHub · GitLab · Jira)

NeuroSploit को अपने SDLC में जोड़ें। REPL (/integrations) या CLI से टॉगल करें (neurosploit integrations enable github|gitlab|jira)। टोकन कभी संग्रहीत नहीं होते — केवल env var का नाम सहेजा जाता है; मान आपके environment से पढ़ा जाता है।```bash export GITHUB_TOKEN=ghp_... # PAT with repo scope (private repos) neurosploit integrations enable github

Review a Pull Request's code (clones the PR head, white-box) and comment back:

neurosploit pr digininja/DVWA 42 --subscription --model anthropic:claude-opus-4-8 --comment

Watch a branch and re-review on every new commit:

neurosploit watch myorg/private-app --branch main --subscription --model anthropic:claude-opus-4-8

Private GitLab repo (token-injected clone) — works in whitebox/greybox:

export GITLAB_TOKEN=glpat-... ; neurosploit integrations enable gitlab neurosploit whitebox https://gitlab.com/myorg/private-svc --subscription --model anthropic:claude-opus-4-8

Open a Jira card per finding (any engagement):

export JIRA_EMAIL=[email protected] JIRA_API_TOKEN=... # set base/project once: /integrations setup jira neurosploit whitebox https://github.com/myorg/app --jira --subscription --model anthropic:claude-opus-4-8

| एकीकरण | आपको क्या मिलता है | Env वेरिएबल्स |
|-------------|--------------|----------|
| **GitHub** | निजी क्लोन · `pr` समीक्षा + टिप्पणी · `watch` ब्रांच | `GITHUB_TOKEN` |
| **GitLab** | व्हाइटबॉक्स/ग्रेबॉक्स के लिए निजी क्लोन | `GITLAB_TOKEN` |
| **Jira** | प्रति खोज एक कार्ड (`--jira`) | `JIRA_EMAIL`, `JIRA_API_TOKEN` |

📖 प्रत्येक उपकरण के लिए चरण-दर-चरण सेटअप: **[TUTORIAL-INTEGRATION.md](https://github.com/joasasantos/neurosploit/blob/HEAD/TUTORIAL-INTEGRATION.md)**।

---

## ☁️ क्लाउड क्रेडेंशियल्स (AWS/GCP/Azure)

`creds.yaml` में एक क्लाउड ब्लॉक जोड़ें और हार्नेस सही एनवी वेरिएबल्स को एक्सपोर्ट करता है ताकि
AWS/GCP/Azure एजेंट `aws` / `gcloud` / `az` चला सकें। सीक्रेट्स आपकी
फ़ाइल/सीक्रेट-मैनेजर में रहते हैं; एजेंट **पहले केवल-पठन गणना करते हैं, कभी विनाशकारी नहीं**।```yaml
# --- AWS: static keys (or a named profile) ---
aws:
  access_key_id: AKIA...
  secret_access_key: ...
  # session_token: ...        # if using temporary creds
  region: us-east-1
  # profile: my-sso-profile   # alternative to keys

# --- GCP: service-account JSON (path recommended; inline single-line also works) ---
gcp:
  service_account_json: /path/to/sa.json
  project: my-project-id

# --- Azure: service principal (recommended for automation) ---
azure:
  tenant_id: ...
  client_id: ...
  client_secret: ...
  subscription_id: ...

Input chunk is missing. Please provide chunk 13 of 33 so I can translate it from English to Hindi.```bash neurosploit host my-cloud-account --creds creds.yaml
--subscription --model anthropic:claude-opus-4-8 -v

एजेंट IAM विशेषाधिकार-वृद्धि, स्टोरेज एक्सपोज़र (S3/GCS/Blob), कंप्यूट और
नेटवर्क एक्सपोज़र, सीक्रेट्स (Secrets Manager / Secret Manager / Key Vault),
service-account/SP दुरुपयोग, और पहचान गणना (Entra ID) को कवर करते हैं। सर्वोत्तम-अभ्यास
प्रमाणीकरण: **AWS** एक्सेस कुंजियाँ या प्रोफ़ाइल; **GCP** एक service-account JSON
(`GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS`); **Azure** एक service principal
(`az login --service-principal`).

---

## 👥 एकाधिक पहचान — एक्सेस-नियंत्रण परीक्षण (IDOR / BOLA / BFLA)

NeuroSploit को `creds.yaml` में दो या अधिक **नामित भूमिकाएँ** दें और यह प्रत्येक के रूप में प्रमाणित
होकर **क्रॉस-रोल** एक्सेस का परीक्षण करता है (किसी अन्य उपयोगकर्ता के ऑब्जेक्ट या एडमिन फ़ंक्शन तक पहुँचने वाली कम-विशेषाधिकार भूमिका एक फाइंडिंग है):```yaml
admin:
  jwt: eyJ...                 # per role: jwt | header (raw) | cookie | apikey | login+username+password
user:
  apikey: abc123              # → X-Api-Key: abc123
victim:
  cookie: "session=deadbeef"

इन उदाहरणों के साथ API में गहराई से उतरें:

curl -X 'GET' \
  'https://api.trickest.io/trickest-api/execution/v1/status/?execution_id=yourtrickestexecutionid' \
  -H 'accept: application/json' \
  -H 'Authorization: Token YOUR_TRICKEST_TOKEN'

प्रतिक्रियाएँ

200 OK
{
  "status": "completed"
}
``````bash
neurosploit run https://app.example --creds creds.yaml \
  --subscription --model anthropic:claude-opus-4-8 -v

प्रत्येक निष्कर्ष अधिकृत बनाम अनधिकृत अनुरोध जोड़ी द्वारा प्रमाणित होता है डेटा-सुरक्षा गार्डरेल (रीड-ओनली, PII मास्क्ड) के अंतर्गत।

🏷️ पहचान एवं श्रेय (साहित्यिक चोरी-रोधी)

प्रत्येक अनुरोध एक पहचानकर्ता User-Agent (डिफ़ॉल्ट NeuroSploit/<ver> …, /ua या NEUROSPLOIT_UA से बदलें) साथ ही एक X-NeuroSploit-Scan हेडर, और प्रत्येक निष्कर्ष "Identified and validated by NeuroSploit" से अंकित होता है — इसलिए उद्गम ट्रैफ़िक, निष्कर्ष पाठ, findings.json और रिपोर्ट फ़ुटर में मौजूद रहता है।

निर्माण```bash

cd neurosploit-rs cargo build --release # → target/release/neurosploit

Rust टूलचेन की आवश्यकता है (`rustup`). **अनुशंसित: Kali Linux पर चलाएँ** (या
Kali Docker इमेज) ताकि एजेंट जिन आक्रामक टूल्स का उपयोग करते हैं, वे पहले से मौजूद हों:```bash
docker run -it --rm kalilinux/kali-rolling
apt update && apt install -y curl nmap ffuf nodejs npm
# rustscan (faster port scan): cargo install rustscan   (or grab a release from GitHub)

एजेंट सुचारु रूप से अपनी क्षमता घटाते हैं: यदि rustscan इंस्टॉल नहीं है तो वे nmap का उपयोग करते हैं; यदि दोनों नहीं हैं, तो वे curl से जाँच करते हैं। यदि Playwright MCP ब्राउज़र उपलब्ध है तो वे JS-भारी पृष्ठों के लिए इसका उपयोग करते हैं, अन्यथा वे curl पर वापस आ जाते हैं।

उपयोग

बिना किसी आर्गुमेंट के चलाएँ तो इंटरैक्टिव विज़ार्ड शुरू होता है:```bash ./target/release/neurosploit

या इसे सीधे चलाएँ:```bash
# Black-box — subscription (no API key), Opus, browser via Playwright if present, verbose
./target/release/neurosploit run http://testphp.vulnweb.com/ \
    --subscription --model anthropic:claude-opus-4-8 --mcp -v

# Black-box — API keys, multi-model voting panel (1st finds, others adjudicate)
./target/release/neurosploit run http://testphp.vulnweb.com/ \
    --model anthropic:claude-opus-4-8 --model openai:gpt-5.1 --vote-n 3

# White-box — clone a vulnerable app and review its source
git clone https://github.com/digininja/DVWA /tmp/DVWA
./target/release/neurosploit whitebox /tmp/DVWA \
    --subscription --model anthropic:claude-opus-4-8 -v

# Offline pipeline self-test (no keys/login needed)
./target/release/neurosploit run http://testphp.vulnweb.com/ --offline

# Utilities
./target/release/neurosploit agents     # library counts
./target/release/neurosploit models      # providers & models
./target/release/neurosploit --help        # full help with examples

Options (run / whitebox)

प्रमाणीकरण — API कुंजी या सदस्यता के माध्यम से चलाएँ

आप NeuroSploit को दो तरह से चला सकते हैं। वे स्वतंत्र हैं: प्रति रन चुनें।

1) API के माध्यम से (प्रदाता API कुंजी)

अपने मॉडल पैनल में प्रदाताओं के लिए कुंजी(याँ) निर्यात करें, फिर बिना --subscription चलाएँ। कोई भी OpenAI-संगत प्रदाता काम करता है।```bash

pick one or more, depending on the models you select

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... # anthropic:claude-* export OPENAI_API_KEY=sk-... # openai:gpt-* export GEMINI_API_KEY=AIza... # gemini:gemini-* export XAI_API_KEY=xai-... # xai:grok-* export NVIDIA_NIM_API_KEY=nvapi-... # nvidia_nim:* export DEEPSEEK_API_KEY=... # deepseek:* export MISTRAL_API_KEY=... # mistral:* export DASHSCOPE_API_KEY=... # qwen:* (Alibaba DashScope) export GROQ_API_KEY=... # groq:* export TOGETHER_API_KEY=... # together:* export MOONSHOT_API_KEY=... # moonshot:* (Kimi K3/K2) export OPENROUTER_API_KEY=... # openrouter:*

ollama needs no key (local)

then run via API (note: NO --subscription)

./target/release/neurosploit run http://testphp.vulnweb.com/
--model anthropic:claude-opus-4-8 --vote-n 3 -v

multi-provider voting panel via API (1st finds, the others adjudicate)

./target/release/neurosploit run http://testphp.vulnweb.com/
--model anthropic:claude-opus-4-8 --model openai:gpt-5.1 --model gemini:gemini-2.5-pro

या कुंजियों को `.env` में रखें और इसे source करें (`cp .env.example .env`; संपादित करें; `set -a; . ./.env; set +a`)।

**प्रदाता → env चर → एंडपॉइंट** (सभी OpenAI-संगत):

| `--model` उपसर्ग | Env चर | बेस URL |
|------------------|---------|----------|
| `anthropic:` | `ANTHROPIC_API_KEY` | api.anthropic.com |
| `openai:` | `OPENAI_API_KEY` | api.openai.com |
| `gemini:` | `GEMINI_API_KEY` | generativelanguage.googleapis.com |
| `xai:` | `XAI_API_KEY` | api.x.ai |
| `nvidia_nim:` | `NVIDIA_NIM_API_KEY` | integrate.api.nvidia.com |
| `deepseek:` | `DEEPSEEK_API_KEY` | api.deepseek.com |
| `mistral:` | `MISTRAL_API_KEY` | api.mistral.ai |
| `qwen:` | `DASHSCOPE_API_KEY` | dashscope-intl.aliyuncs.com |
| `groq:` | `GROQ_API_KEY` | api.groq.com |
| `together:` | `TOGETHER_API_KEY` | api.together.xyz |
| `moonshot:` | `MOONSHOT_API_KEY` | api.moonshot.ai |
| `openrouter:` | `OPENROUTER_API_KEY` | openrouter.ai |
| `ollama:` | _(कोई नहीं)_ | localhost:11434 |

पूरी provider/model सूची के लिए `./target/release/neurosploit models` चलाएँ।

#### 2) सदस्यता द्वारा (बिना API कुंजी)

`--subscription` आपकी स्थानीय agentic-CLI लॉगिन को API कुंजी के बजाय संचालित करता है —
पहले किसी एक CLI को इंस्टॉल करें और लॉग इन करें:

| `--model` उपसर्ग | प्रयुक्त CLI | लॉगिन |
|------------------|----------|-------|
| `anthropic:` | `claude` (Claude Code) | `claude` फिर `/login` |
| `openai:` | `codex` | `codex` login |
| `gemini:` | `gemini` | `gemini` login |
| `xai:` | `grok` | `grok` login |```bash
./target/release/neurosploit run http://testphp.vulnweb.com/ \
    --subscription --model anthropic:claude-opus-4-8 --mcp -v

यह कैसे काम करता है```

target ─▶ recon (curl/nmap/…) ─▶ INTELLIGENT agent selection (recon-aware) ─▶ parallel exploitation ─▶ cross-model validation vote ─▶ severity/score ─▶ report (HTML + Typst PDF) ─▶ RL reward update

प्रत्येक रन एक स्व-निहित फ़ोल्डर `runs/ns-<ts>-<target>/` लिखता है:

| फ़ाइल | सामग्री |
|------|----------|
| `status.json` | सारांश के साथ `running` → `complete` |
| `recon.json` / `recon.md` | मैप की गई आक्रमण सतह |
| `exploitation.md` | प्रति-एजेंट कच्चा प्रतिलेख |
| `findings.json` / `findings.md` | सत्यापित निष्कर्ष (अन्य टूल/AI द्वारा पुन: उपयोग के लिए) |
| `report.html`, `report.typ`, `report.pdf` | अंतिम रिपोर्ट (Typst इंजन के माध्यम से PDF) |

एक रीइन्फोर्समेंट-लर्निंग रिवॉर्ड स्टोर (`data/rl_state_rs.json`) भविष्य के रनों में एजेंट चयन को पूर्वाग्रहित करता है।

## एजेंट लाइब्रेरी — `agents_md/` (303)

| श्रेणी | संख्या | उद्देश्य |
|----------|-------|---------|
| `vulns/` | 196 | किसी विशिष्ट भेद्यता वर्ग का शोषण करना |
| `recon/` | 12 | सूचना संग्रह / आक्रमण सतह |
| `code/` | 78 | व्हाइट-बॉक्स सोर्स-कोड (SAST) समीक्षा |
| `meta/` | 17 | ऑर्केस्ट्रेटर, वैलिडेटर, स्कोरर, रिपोर्टर, RL |

प्रत्येक एजेंट एक स्व-निहित मार्कडाउन प्लेबुक है (`## User Prompt` पद्धति +
`## System Prompt` कड़े एंटी-फॉल्स-पॉजिटिव नियम)। नई `.md` को संबंधित फ़ोल्डर में डालें और हार्नेस इसे उठा लेता है।

---

## सुरक्षा

केवल **अधिकृत** परीक्षण के लिए। एजेंटों को निर्देश दिया गया है कि वे दायरे में बने रहें, कभी भी विनाशकारी/DoS कार्रवाइयाँ न चलाएँ, और शोषण के प्रमाण की माँग करें। आप किसी भी लक्ष्य के लिए अनुमति पाने के लिए ज़िम्मेदार हैं।

## श्रेय

**Joas A Santos** & **Red Team Leaders**.

## लाइसेंस

MIT.