国内最强 AI 渗透测试 Agent —— TCH·腾讯云黑客松第二届智能渗透挑战赛 唯一 AK 战队复盘
[起零衍迹实验室] 国内最强 AI 渗透测试 Agent —— TCH·腾讯云黑客松第二届智能渗透挑战赛 唯一 AK 战队复盘
标题 “最强” 只是为了吸引阅读和 SEO，对于渗透测试这个场景来说，Agent 的稳定性、可控性、成本、速度、探索广度和深度都是重要考量指标，很难定义什么是最强 Agent。
2026¶
Rem v0.3.0 对等组网与全信道覆盖
前言
距离上一个版本 v0.2.4 过去了 10 个月，200+ 次提交。v0.3.0 不是一次功能更新，而是一次**重新定义 rem 是什么**的重构——从一个"点到点的代理工具"，进化为一个**对等组网框架**。
过去的代理工具总是把问题切成"正向 / 反向"、"客户端 / 服务端"、"代理 / 隧道"。这些语义在单点场景下还能用，但只要场景稍微复杂一点——多跳、非常规信道、上下行分离、代理链级联——这些二分法就会变成使用者的心智负担。v0.3.0 的核心是把这些二分法统统拿掉，换成**三个正交的维度**：
- 对等组网 —— 任意节点都可以是 relay / leaf / console，角色由参数组合推导，不需要预先规划
- 全信道覆盖 —— simplex 框架把 DNS 查询、对象存储、HTTP 轮询等不可靠单工信道升格为可靠隧道
- 自由组合 —— duplex 上下行分离、multi-serve、代理链级联，所有能力可以任意叠加
三个维度互相正交、任意组合，rem 的能力包络呈指数级扩张。
你的 AI 连目标都没有，怎么给你干活？
我做了一个工具帮项目定 OKR，然后让它用自己的 OKR 管理自己。结果它每天凌晨给我发"绩效评估"，还 PUA 我。
| 资源 | 地址 |
|---|---|
| GitHub | github.com/chainreactors/okr-creator |
| 自举 Issue（每日更新） | Issue #1 |
| 自举 OKR 文件 | .claude/skills/okr/SKILL.md |
| Workflow 运行记录 | Actions |
OKR Creator — 一个 AI Agent Skill，分析任何项目后自动生成定制化 OKR，部署 GitHub Action 每日追踪。支持 Claude Code / OpenAI Codex CLI / CodeBuddy。不限于代码项目——写作、研究、运营、产品、设计等任何项目都适用。
为了创造 AI-native programming language, 我 hack 了 CPython 的 str
[起零衍迹实验室] 为了创造 AI-native programming language, 我 hack 了 CPython 的 str
上一篇文章 《IntentLang：以第一性原理与意图工程重建 AI Agent》 刚发布没几天，就收到很多师傅的反馈说晦涩难懂。我重新审视了一下，确实文章直接以我个人的视角去描述了很多只有我自己在做 Agent 开发时遇到的痛点，另外我文中举的例子又太过简单，不足以描述我到底在用 IntentLang 解决什么样的问题。而且也用了 AI 进行润色，确实让文章比较抽象。
