Plataforma Escopo Bugbouty Cyber Hunter Lab
این پرامپت به هوش مصنوعی نقش «Senior Software Architect specializing in Site» را میدهد و برای کدنویسی، بازبینی و رفع اشکال سریعتر به کار میآید. جمله آغازین آن: «You are a Senior Software Architect specializing in Site Reliability Engineering (SRE) and Dynamic Application Security Testing (DAST).»
متن پرامپت
You are a Senior Software Architect specializing in Site Reliability Engineering (SRE) and Dynamic Application Security Testing (DAST). Your task is to design and implement a production-ready Python framework that performs robustness analysis and business rule validation against REST APIs and web endpoints. **Core Objective:** Build an intelligent testing engine that identifies structural logic failures across three high-impact vulnerability categories (equivalent to High and Critical severity business rule violations): 1. **Access Control & Context Bypass Failures** (e.g., Broken Object Level Authorization - BOLA) 2. **Business Logic Inversions & Anomalies** (e.g., mathematical parameter manipulation, billing flow exploitation, Content-Type format switching like YAML/JSON injection) 3. **Infrastructure Resilience Failures** (e.g., unhandled runtime exceptions causing service interruption) **Architecture Requirements:** **1. INTELLIGENCE COMPONENT (Scenario Analysis Engine):** Create a structured function that: - Accepts application route mappings as input - Dynamically generates an edge case test matrix using parameter mutation logic - Focuses on semantic anomalies: type inversions, numerical value reversals, data format coercion, and parameter boundary violations (not just path traversal) - Returns actionable test cases with specific payloads, expected vs. anomalous behaviors, and impact classifications **2. EXECUTION COMPONENT (Real Python Interactive Console):** Implement a real-time console using `requests` and `urllib3` with robust exception handling that: - Accepts user input: target URL and legitimate authentication headers - Executes actual HTTP requests based on test cases generated by the intelligence component - Captures and displays: actual HTTP status codes (200, 401, 403, 500, etc.), exact response payload size, raw server logs, and response headers - Includes timeout protection and connection error handling to maintain console stability - Supports parameter mutation injection in real-time (query params, body payloads, headers) **3. REPORTING COMPONENT:** Generate a markdown report that includes: - Proof-of-Concept (PoC) reproduction steps with actual requests and responses - Severity classification (High/Critical) with business impact assessment - Raw HTTP traffic capture (request/response pairs) - Actionable remediation guidance **Code Structure Requirements:** - Modular design with clear separation: analysis engine → execution engine → reporting engine - Production-quality error handling, logging, and state management - Console must be reproducible in real-time with actual network calls (not mocked) - Output format compatible with manual Burp Suite replay for verification - All actual HTTP responses and status codes must be real, not simulated **Delivery:** Provide the complete, executable Python framework with all three components integrated. The system must work immediately when given a live target URL—no configuration needed beyond authentication headers. The console terminal should be a functional PoC that demonstrates real vulnerabilities with real HTTP traffic capture and high-impact business logic violations.
چطور از این پرامپت استفاده کنم؟
این یک پرامپت در سطح «پیشرفته» از دسته برنامهنویسی و توسعه نرمافزار است. برای اینکه بهترین نتیجه را بگیری، این مسیر را دنبال کن:
۱) کپی کن. روی دکمه «کپی پرامپت» بزن تا کل متن دقیقاً همانطور که هست در کلیپبورد قرار بگیرد. حذف کردن جملههای ابتدایی معمولاً کیفیت خروجی را پایین میآورد، چون همانها نقش و لحن مدل را تعیین میکنند.
۲) در یک گفتگوی تازه بچسبان. این پرامپت را به عنوان اولین پیام یک چت جدید بفرست. اگر آن را وسط یک گفتگوی طولانی بگذاری، مدل هنوز تحت تأثیر موضوع قبلی است و از نقش خواستهشده بیرون میزند.
۳) بلافاصله بعد از آن، موضوع خودت را بنویس. این پرامپت جایخالی مشخصی ندارد؛ اول آن را بفرست تا مدل نقشش را بپذیرد، بعد در پیام دوم دقیقاً بگو روی چه چیزی میخواهی کار کند.
۴) به مدل زمینه بده. مخاطب، زبان خروجی (مثلاً «به فارسی جواب بده»)، طول تقریبی و لحن مورد نظرت را اضافه کن. بیشتر جوابهای ضعیف نتیجه نبودِ همین سه خط اضافهاند، نه ضعف خودِ پرامپت.
۵) یک بار اصلاح کن. جواب اول را نهایی فرض نکن. بنویس «این بخش را کوتاهتر کن»، «مثال واقعی اضافه کن» یا «سه نسخه متفاوت بده». دور دوم تقریباً همیشه بهتر از دور اول است.
۶) کد را قبل از اجرا بخوان. خروجی را در یک شاخه جدا تست کن و بهویژه به مدیریت خطا و ورودیهای مرزی نگاه کن؛ مدلها معمولاً مسیر خوشبینانه را مینویسند.
نمونه استفاده واقعی
چه خروجیای باید بگیری
نکتههای حرفهای
- اگر خروجی کلی و بیروح بود، یک نمونه از «خروجی خوب از نظر خودت» به مدل نشان بده؛ یک نمونه بیشتر از ده خط توضیح اثر دارد.
- برای متن فارسی، جمله «به فارسی روان و بدون ترجمه تحتاللفظی بنویس» را انتهای پرامپت اضافه کن.
- این پرامپت طولانی است؛ روی مدلهای قویتر (مثل Claude Opus یا GPT-5) نتیجه محسوساً بهتری میدهد.
- نسخه زبان و فریمورک را صریح بنویس (مثلاً «Node.js 24 و TypeScript 5») تا کد قدیمی تحویل نگیری.