AI 技能AI 插件【免费下载链接】agentic-awesome-skillsAAS Core is the local, agent-first control plane for complete catalog discovery, agent-owned selection, stack validation, and planning, backed by 2,445 agentic skills. Includes CLI, local MCP, catalog, plugins, and Workbench.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/an/agentic-awesome-skills点击查看免费下载导读burpsuite-project-parser是 agentic-awesome-skillsAAS仓库中一个面向安全审计场景的社区技能它让 Agent 能够通过命令行对 Burp Suite 的项目文件.burp进行结构化检索按正则搜索响应头与响应体、提取安全审计发现audit items、转储代理历史proxy history与站点地图site map数据。本文围绕该技能的 SKILL.md 展开完整讲解其前置条件、包装脚本用法、子组件过滤器、输出容量管控、调查工作流与结果解读方法帮助读者掌握一套在受控上下文内安全检索大型 HTTP 流量数据的实战方案。读完本文你将能够基于 Burp Suite Professional 对历史项目文件进行高效的只读分析并避免因数据量过大而撑爆 Agent 上下文窗口的经典陷阱。技能定位何时使用本技能技能元数据frontmatter给出了清晰的边界allowed-tools仅包含Bash与Readrisk标记为criticalsource为communitydate_added为2026-09-04。从源码结构看该技能在仓库中同时存在于 plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/burpsuite-project-parser/SKILL.md 与 skills/burpsuite-project-parser/SKILL.md 两处后者为前者的镜像部署内容一致。适合使用本技能的典型任务包括使用正则表达式检索响应头或响应体从 Burp 项目中提取安全审计发现转储代理历史或站点地图数据分析 Burp 项目文件中捕获的 HTTP 流量。换言之当任务目标聚焦于对既有的.burp项目文件做离线、只读的取证式检索时本技能就是最贴合的工具而在主动扫描、漏洞利用等场景下则应交给仓库中的 pentest-tools 等主动安全技能处理。工作原理与前置条件委托解析技能本身不解析.burp文件关键前提本技能将解析工作委托给 Burp Suite Professional而不是自行解析.burp二进制/序列化格式。这意味着运行环境必须满足两项硬性要求Burp Suite Professional已安装burpsuite-project-file-parser 扩展已安装它提供了 CLI 功能入口。扩展安装步骤在 Burp Suite 中按以下流程加载扩展 JAR从 burpsuite-project-file-parser 项目下载扩展包打开 Burp Suite进入Extender → Extensions → Add选择下载的 JAR 文件完成加载。由于整个链路最终通过 Java 启动 Burp Suite 的burpsuite_pro.jar并以无头headless模式解析项目文件因此本技能对运行环境的 Java 与 JAR 路径有强依赖下文平台配置会给出三套系统的标准路径。快速上手包装脚本与平台配置统一入口burp-search.sh技能推荐通过包装脚本统一调用{baseDir}/scripts/burp-search.sh /path/to/project.burp [FLAGS]其中{baseDir}表示技能安装目录即scripts/burp-search.sh所在目录随技能部署到本地 Agent 环境。脚本通过两个环境变量定位 Burp 运行时以保证跨平台兼容BURP_JAVAJava 可执行文件路径BURP_JARburpsuite_pro.jar路径。三平台环境变量配置macOSexport BURP_JAVA/Applications/Burp Suite Professional.app/Contents/Resources/jre.bundle/Contents/Home/bin/java export BURP_JAR/Applications/Burp Suite Professional.app/Contents/Resources/app/burpsuite_pro.jarWindowsPowerShell$env:BURP_JAVA C:\Program Files\BurpSuiteProfessional\jre\bin\java.exe $env:BURP_JAR C:\Program Files\BurpSuiteProfessional\burpsuite_pro.jarLinuxexport BURP_JAVA/opt/BurpSuiteProfessional/jre/bin/java export BURP_JAR/opt/BurpSuiteProfessional/burpsuite_pro.jar建议将这些导出语句写入 shell 配置文件.bashrc、.zshrc等以便持久生效。手动调用方式如果不使用包装脚本也可以直接调用底层命令注意-Djava.awt.headlesstrue用于无头环境$BURP_JAVA -jar -Djava.awt.headlesstrue $BURP_JAR \ --project-file/path/to/project.burp [FLAGS]子组件过滤器永远不要整包转储技能反复强调一条铁律完整转储proxyHistory或siteMap可能返回数 GB 数据必须改用子组件过滤器sub-component filters只取所需字段。这是控制上下文占用、避免 Agent 上下文溢出的第一道防线。可用过滤器一览过滤器返回内容典型体量proxyHistory.request.headers请求行 请求头小每条 1KBproxyHistory.request.body仅请求体视情况而定proxyHistory.response.headers状态行 响应头小每条 1KBproxyHistory.response.body仅响应体很大——避免siteMap.request.headers站点地图中的请求头小siteMap.request.body站点地图中的请求体视情况而定siteMap.response.headers站点地图中的响应头小siteMap.response.body站点地图中的响应体很大——避免默认策略从头开始而不是从 body 开始正确的检索顺序是先头后体# 正确做法——仅取头部安全 {baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp proxyHistory.request.headers | head -c 50000 {baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp proxyHistory.response.headers | head -c 50000 # 错误做法——完整记录包含 body可能达到 GB 级 {baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp proxyHistory # 永远不要这样做只有先通过头部找到感兴趣的具体 URL 后才针对性地抓取 body并且必须截断# 第一步先从响应头中筛选出感兴趣的 URL例如 text/html 页面 {baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp proxyHistory.response.headers | \ jq -r select(.headers | test(text/html)) | .url | head -n 20 # 第二步用定向正则搜索 body——body 必须截断到 1000 字符以内 {baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp responseBody.*specific-pattern.* | \ head -n 10 | jq -c .body (.body[:1000] ...[TRUNCATED])硬性规则超过 1000 字符的 body 内容严禁进入上下文。如果用户确实需要查看完整 body应引导其在 Burp Suite 的 UI 中查看而不是让 Agent 拉取全文。正则搜索操作搜索响应头responseHeader基本形式responseHeader.*regex.*该操作会在所有响应头中执行正则匹配输出格式为{url:..., header:...}。示例——查找服务器签名responseHeader.*(nginx|Apache|Servlet).* | head -c 50000搜索响应体responseBody基本形式responseBody.*regex.*强制要求响应体内容最多截断到 1000 字符。每个响应体可能高达数 MB稍有不慎就会耗尽上下文窗口。# 规定格式——始终截断 .body 字段 {baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp responseBody.*form.*action.* | \ head -n 10 | jq -c .body (.body[:1000] ...[TRUNCATED])永远不要检索完整 body 内容。如果需要查看更多特定响应请用户在 Burp Suite 的 UI 中打开查看。其他操作审计项与两大禁区提取审计项auditItemsauditItems返回所有安全审计发现输出字段包括name、severity、confidence、host、port、protocol、url。注意审计项本身很小不包含 body用head -n 100即可安全检索。转储代理历史proxyHistory避免proxyHistory绝不要直接使用。应使用子组件过滤器替代proxyHistory.request.headersproxyHistory.response.headers转储站点地图siteMap避免siteMap绝不要直接使用应使用子组件过滤器替代。输出限制上下文保护的强制流程关键警告检索数据前必须先检查结果规模。一次宽泛搜索可能返回数千条记录而每条记录可能高达数 MB这将导致上下文窗口溢出。技能为此设计了严格的三步流程。第一步永远先检查规模任何搜索之前必须同时检查记录数与字节数# 检查记录数与总字节数——这一步不可跳过 {baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp proxyHistory | wc -cl {baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp responseHeader.*Server.* | wc -cl {baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp auditItems | wc -clwc -cl的输出格式为字节数 行数。例如524288 42表示 42 条记录、共 512KB。结果解读——两个指标都必须达标指标安全偏宽过宽立即停止行数 5050-2002001000字节数 50KB50-200KB200KB1MB特别提醒单条 10MB 的响应可能只有 1 行此时行数指标会骗人字节数指标才能兜底捕捉。第二步收窄过宽的搜索如果计数/规模过高按以下优先级收窄改用子组件过滤器见上文表格# 替代方案proxyHistoryGB 级 # 改用proxyHistory.request.headersKB 级收窄正则模式# 过宽匹配一切 responseHeader.* # 更好——定向匹配具体头部 responseHeader.*X-Frame-Options.* responseHeader.*Content-Security-Policy.*先经 jq 过滤再检索# 只取特定内容类型 {baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp proxyHistory.response.headers | \ jq -c select(.url | test(/api/)) | head -n 50第三步始终截断输出即使已经收窄仍需经截断管道处理# 始终用 head -c 限制总字节数上限 50KB {baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp proxyHistory.request.headers | head -c 50000 # 对 body 搜索逐条截断每个 JSON 对象的 body 字段 {baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp responseBodypattern | \ head -n 20 | jq -c .body (.body | if length 1000 then .[:1000] ...[TRUNCATED] else . end) # 同时限制记录数与字节数 {baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp auditItems | head -n 50 | head -c 50000必须强制执行的硬性限制所有输出统一使用head -c 5000050KB 上限.body字段截断到 1000 字符——强制执行无任何例外jq -c .body (.body[:1000] ...[TRUNCATED])未经先计数 再截断就运行的禁区命令proxyHistory/siteMap完整转储——始终改用子组件过滤器responseBody...搜索每个 body 可能数 MB任何宽泛正则如.*或.。调查工作流六步取证式分析技能给出了一套经过实践验证的六步调查流程从宏观发现逐步收敛到微观证据界定范围——明确要找什么具体漏洞类型、端点、头部模式。先查审计项——从 Burp 自身的安全发现开始{baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp auditItems | jq select(.severity High)核查置信度——筛选可行动的发现... | jq select(.confidence Certain or .confidence Firm)提取受影响 URL——摸清攻击面... | jq -r .url | sort -u检索原始流量作为上下文——检查实际的请求/响应{baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp responseBodypattern人工验证——Burp 的发现只是指标而非证据每一条都要验证。理解结果严重度、置信度与数据陷阱严重度 vs 置信度Burp 同时报告严重度High/Medium/Low与置信度Certain/Firm/Tentative。分流处置时必须两者结合组合含义High Certain很可能是真实漏洞优先调查High Tentative经常是误报报告前务必验证Medium Firm值得调查可能需要人工确认一个高严重度 不确定置信度的发现经常是误报。不要仅凭严重度就下结论。代理历史为何不完整代理历史只包含 Burp 实际捕获到的流量可能因以下原因缺失作用域过滤器排除了某些域名拦截设置丢弃了部分请求浏览器流量未经过 Burp 代理。如果找不到预期流量应回到原项目中检查 Burp 的 scope 与代理设置。HTTP body 编码陷阱响应体可能经过 gzip 压缩、chunked 分块或使用非 UTF-8 编码。在明文上有效的正则可能在编码响应上静默失败。若搜索结果远少于预期检查响应是否被压缩尝试更宽泛的模式或先搜头部使用 Burp 的 UI 对比原始响应与渲染响应。需要拒绝的常见合理化借口技能专门列出了一些常见捷径及其错误原因这些捷径往往导致漏报或误报借口错在哪这个正则看起来没问题必须先在样本数据上验证——编码与转义会造成静默失败高严重度 必须修复还要看置信度Burp 存在误报所有审计项都相关要按实际威胁模型过滤不是每个发现都适用于每个应用代理历史是完整的可能被 Burp 的 scope/拦截设置过滤你看到的只是 Burp 捕获的部分Burp 发现了所以就是漏洞Burp 的发现需要人工验证——它们只是潜在问题的指标不是证据输出格式与实战示例所有输出均为JSON每行一个对象可管道到jq格式化{baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp auditItems | jq .也可以配合 grep 过滤{baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp auditItems | grep -i sql injection技能内置的四个代表性示例均带有容量限制搜索 CORS 相关响应头带字节上限{baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp responseHeader.*Access-Control.* | head -c 50000提取全部高严重度发现审计项很小但仍需限制{baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp auditItems | jq -c select(.severity High) | head -n 100仅提取代理历史中的请求 URL{baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp proxyHistory.request.headers | jq -r .request.url | head -n 200搜索响应体body 必须截断到 1000 字符{baseDir}/scripts/burp-search.sh project.burp responseBody.*password.* | \ head -n 10 | jq -c .body (.body[:1000] ...[TRUNCATED])局限与使用边界仅在任务明确落入上文所述范围内使用本技能输出不能替代针对特定环境的验证、测试或专家评审若缺少必要的输入、权限、安全边界或成功标准应停下来向用户澄清。结合技能元数据中的risk: critical与allowed-tools仅含 Bash/Read 的设计可以看出该技能刻意保持只读检索 结果截断的克制姿态它把解析能力委托给 Burp Suite Professional把数据安全交给wc -cl预检与jq截断两道闸门从而让 Agent 可以在大型历史流量数据上安全、高效地完成取证式检索——这正是本技能在 AAS 安全技能体系中不可替代的价值所在。赞分享AI 技能AI 插件【免费下载链接】agentic-awesome-skillsAAS Core is the local, agent-first control plane for complete catalog discovery, agent-owned selection, stack validation, and planning, backed by 2,445 agentic skills. 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