某自动化ctf工具产品系统Vibe Coding

传统 CTF AI 辅助工具大多仅为对话界面或独立 Docker 容器，模型、沙箱、工具相互割裂，缺少统一管控，Agent 解题过程不可观测，切换模型会丢失上下文，解题资料与 writeup 难以自动沉淀

题目统一管理模块、Docker 沙箱隔离模块、AI Agent 自主解题模块、黑板多模型协作模块、多模型配置切换模块、Flag 候选识别模块、文件与 Writeup 自动沉淀模块、资源监控与历史恢复模块、MCP 外部专业工具接入模块。

平台可统一管理六大类 CTF 题型，一题一独立 Docker 沙箱并预装对应专项安全工具；支持单 Agent 自主解题，也支持黑板模式下多模型分工并行分析；可自由切换本地 / 远程大模型且保留全部解题上下文；自动识别 Flag 候选等待人工确认，沉淀脚本证据并生成中文解题报告；实时监控软硬件资源，可接入 IDA、Burp 等外部工具，全程可观测、暂停与人工接管。

参与需求梳理与产品方案设计，负责 Agent 任务调度逻辑开发，实现 Docker 沙箱生命周期管理与多模型会话上下文持久化，对接 MCP 网关完成外部安全工具调用，编写单元测试，调试黑板多模型数据同步逻辑，完善前端状态展示页面。

采用前后端分离架构，使用 Docker 容器化技术，结合大模型 API、MCP 协议；亮点：一题一隔离沙箱，黑板机制实现多模型共享解题信息，切换模型不丢失会话；难点：Docker 资源配额管控、Agent 工具调用安全隔离、多模型黑板数据一致性维护，防止 Agent 越权操作。