1alikadri/Spectremind_AI

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SpectreMind 是一款本地优先、由操作员全程控制的结构化安全研究辅助系统,旨在通过 AI 协同规划与显式批准机制,辅助授权红队作业与渗透测试流程。

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# SpectreMind SpectreMind 是一个本地优先、由操作员控制的结构化安全工作智能系统。 它的设计初衷是与操作员协同思考,而非取代操作员。 ## SpectreMind 是什么 SpectreMind 将 Python 执行核心、FastAPI 服务层和 Next.js 操作员控制台整合为一个严密的系统,用于: - 基于会话的侦察工作流 - 结构化工具执行 - 发现提取与存储 - 报告生成 - 会话记忆与长期记忆 - 通过简洁 UI 供操作员审查 SpectreMind 不定位为自主的“AI 黑客”。它围绕显式批准、有界执行、可重放日志和可见证据而构建。 ## 当前架构 ### 核心智能 - **SpectreMindCore**:单一外部语音和路由层 - **AETHER**:规划与行动选择 - **WATCHER**:会话智能、观察、未决事项及后续建议 - **SCRIBE**:报告生成 ### 执行流水线 - 意图解析 - 任务创建 - 感知批准的编排 - 范围验证 - 工具执行 - 原始产物捕获 - 解析器输出 - 发现持久化 - 报告生成 - 会话记忆更新 ### 服务层 FastAPI 通过面向操作员的路由暴露 SpectreMind,例如: - `/chat/ask` - `/chat/history` - `/sessions` - `/findings` - `/tool-runs` - `/reports` - `/memory` ### 操作员控制台 前端提供了一个三栏式操作员控制台,包含: - 会话侧边栏 - 命令界面 - 当前交互上下文 - 证据标签页 - 结构化助手输出 - 报告查看器 - 全局记忆面板 ## 当前能力 - 创建会话和切换会话 - 范围受限的自然语言命令处理 - 执行前显式批准 - 基于 Nmap 的服务扫描 - 结构化发现存储 - 工具运行历史 - Markdown 报告生成 - WATCHER 摘要与下一步建议 - 会话聊天持久化 - 长期记忆保存与召回 - 品牌化的操作员控制台 UI ## 操作员工作流 1. 创建或选择会话 2. 在命令界面发出受限请求 3. 在需要时显式批准执行 4. 审查发现、工具运行、报告和记忆 5. 利用结构化输出和 WATCHER 建议进行下一步操作 ## 截图 这些截图反映了当前的 UI 状态,应保存在仓库的 `docs/images/` 下。 ### 完整操作员控制台 ![SpectreMind Operator Console](https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/04/54ebb09174095910.png) ### 结构化报告视图 ![Structured Report](https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/04/746160cfac095917.png) ### 发现面板 ![Findings Panel](https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/04/3a72d9167e095925.png) ### 工具运行面板 ![Tool Runs Panel](https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/04/d05f838fc5095929.png) ### 全局记忆面板 ![Global Memory Panel](https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/04/1e04e991d0095935.png) ### 结构化输出详情 ![Structured Output Details](https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/04/6a7aa0bdd5095942.png) ### 后端 API 运行中 ![Backend API Running](https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/04/ca2bfaf84c095949.png) ### 前端开发服务器运行中 ![Frontend Dev Server Running](https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/04/ac72843489095955.png) ### LM Studio 本地模型 ![LM Studio Local Model](https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/04/c4f1b0ff5c100002.png) ## 项目状态 - Sprint 0 至 Sprint 7 已完成 - 当前里程碑:操作员 UI 已完成并产品化 - 下一里程碑:UX 智能与更深入的操作员辅助 参见: - `docs/README.md` - `docs/SPECTREMIND_GOAL.md` - `docs/SPECTREMIND_SPRINT_PLAN.md` - `docs/PROJECT_FILE_MAP.md` - `docs/SETUP.md` - `docs/SCREENSHOTS.md` ## 快速开始 ### 后端 ``` python -m venv .venv .venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt python -m uvicorn app.api.main:app --reload ``` ### 前端 ``` cd frontend npm install npm run dev ``` ### 本地模型服务器 本地运行 LM Studio 并暴露一个 OpenAI 兼容的端点,然后配置后端以使用它。 ## 安全模型 SpectreMind 旨在用于授权实验室使用、防御性研究和受控操作员工作流。执行应保持有界、经过审查并获得显式批准。 ## 仓库说明 请勿提交本地运行时数据、生成的会话产物、本地数据库或环境机密。 ## 许可与使用 本仓库源码可见,仅用于作品集和评估目的。 保留所有权利。 未经事先书面许可,不得重用、分发或创作衍生作品。 详情请参阅 LICENSE 文件。
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