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# CyberStrikeAI 配置文件
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# 本配置文件支持通过 Web 界面进行可视化配置
# 点击右上角"设置"按钮即可修改配置
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# 系统设置
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# 前端显示的版本号（可选，不填则显示默认版本）
version: "v1.3.23"

# 服务器配置
server:
  host: 0.0.0.0 # 监听地址，0.0.0.0 表示监听所有网络接口
  port: 8080     # HTTP 服务端口，可通过浏览器访问 http://localhost:8080

# 认证配置
auth:
  password:  # Web 登录密码，请修改为强密码
  session_duration_hours: 12          # 登录有效期（小时），超时后需重新登录

# 日志配置
log:
  level: info   # 日志级别: debug(调试), info(信息), warn(警告), error(错误)
  output: stdout # 日志输出位置: stdout(标准输出), stderr(标准错误), 或文件路径

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# 对话相关配置
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# AI 模型配置（支持 OpenAI 兼容 API）
# 必填项：api_key, base_url, model 必须填写才能正常运行
# 支持的 API 服务商：
#   - OpenAI: https://api.openai.com/v1
#   - DeepSeek: https://api.deepseek.com/v1
#   - 其他兼容 OpenAI 协议的 API
# 常用模型: gpt-4, gpt-3.5-turbo, deepseek-chat, claude-3-opus 等
openai:
  base_url: https://api.deepseek.com/v1 # API 基础 URL（必填）
  api_key: sk-xxxx                       # API 密钥（必填）
  model: deepseek-chat                   # 模型名称（必填）
  max_total_tokens: 120000              # LLM 相关上下文的最大 Token 数限制（内存压缩和攻击链构建会共用此配置）

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# 信息收集（FOFA）配置（可选）
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# 用于「信息收集」页面调用 FOFA API（后端代理，避免前端暴露 key）
# 也可通过环境变量配置：FOFA_EMAIL / FOFA_API_KEY（优先级更高）
fofa:
  base_url: "https://fofa.info/api/v1/search/all" # 可选，留空则使用默认
  email: ""   # FOFA 账号邮箱（可选，建议在系统设置中填写）
  api_key: "" # FOFA API Key（可选，建议在系统设置中填写）

# Agent 配置
# 达到最大迭代次数时，AI 会自动总结测试结果
agent:
  max_iterations: 120           # 最大迭代次数，AI 代理最多执行多少轮工具调用
  large_result_threshold: 102400 # 大结果阈值（字节），默认50KB，超过此大小会自动保存到存储
  result_storage_dir: tmp        # 结果存储目录，大结果会保存在此目录下

# 数据库配置
database:
  path: data/conversations.db    # SQLite 数据库文件路径，用于存储对话历史和消息
  knowledge_db_path: data/knowledge.db # 知识库数据库文件路径（可选，为空则使用会话数据库），用于存储知识库项和向量嵌入，可独立复制和复用

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# 任务管理相关配置
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# （配置项已包含在对话相关配置中）

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# 漏洞管理相关配置
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# 安全工具配置
# 系统会从该目录加载所有 .yaml 格式的工具配置文件
# 推荐方式：在 tools/ 目录下为每个工具创建独立的配置文件
security:
  tools_dir: tools # 工具配置文件目录（相对于配置文件所在目录）
  # 工具描述模式：加载 tools 下工具时，暴露给 AI/API 使用的描述来源
  #   short - 优先使用 short_description（简短描述，省 token），为空时用 description
  #   full  - 使用 description（详细描述）
  tool_description_mode: full

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# MCP 相关配置
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# MCP 协议配置
# MCP (Model Context Protocol) 用于工具注册和调用
mcp:
  enabled: false # 是否启用 MCP 服务器（http模式）
  host: 0.0.0.0 # MCP 服务器监听地址
  port: 8081 # MCP 服务器端口
  auth_header: "X-MCP-Token" # 鉴权：请求需携带该 header 且值与 auth_header_value 一致方可调用。留空表示不鉴权
  auth_header_value: "" # 鉴权密钥值（与 auth_header 配合使用，建议使用随机字符串）

# 外部 MCP 配置
external_mcp:
  servers: {}

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# 知识库相关配置
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knowledge:
  enabled: false                    # 是否启用知识检索功能
  base_path: knowledge_base         # 知识库目录路径（相对于配置文件所在目录）
  embedding:
    provider: openai                # 嵌入模型提供商（目前仅支持openai）
    model: text-embedding-v4        # 嵌入模型名称
    base_url: https://api.deepseek.com/v1 # 留空则使用OpenAI配置的base_url
    api_key: sk-xxxxxx              # 留空则使用OpenAI配置的api_key
  retrieval:
    top_k: 5                        # 检索返回的Top-K结果数量
    similarity_threshold: 0.7       # 相似度阈值（0-1），低于此值的结果将被过滤
    hybrid_weight: 0.7              # 混合检索权重（0-1），向量检索的权重，1.0表示纯向量检索，0.0表示纯关键词检索
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  # 索引配置（用于解决 API 限制问题）
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  indexing:
    # 分块配置
    chunk_size: 512 # 每个块的最大 token 数（默认 512），长文本会被分割成多个块
    chunk_overlap: 50 # 块之间的重叠 token 数（默认 50），保持上下文连贯性
    max_chunks_per_item: 0 # 单个知识项的最大块数量（0 表示不限制），防止单个文件消耗过多 API 配额
    # 速率限制配置（解决 429 错误）
    max_rpm: 0 # 每分钟最大请求数（默认 0 表示不限制），如 OpenAI 默认 200 RPM
    rate_limit_delay_ms: 300 # 请求间隔毫秒数（默认 300），用于避免 API 速率限制，设为 0 不限制
    # 建议值：200 次/分钟≈300ms, 100 次/分钟≈600ms

    # 重试配置
    max_retries: 3 # 最大重试次数（默认 3），遇到速率限制或服务器错误时自动重试
    retry_delay_ms: 1000 # 重试间隔毫秒数（默认 1000），每次重试会递增延迟

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# 机器人配置（企业微信、钉钉、飞书）
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# 用于在手机端通过企业微信/钉钉/飞书与 CyberStrikeAI 对话，无需部署在服务器上也可使用
# 在系统设置 -> 机器人设置 中可配置
robots:
  wecom: # 企业微信
    enabled: false
    token: ""
    encoding_aes_key: ""
    corp_id: ""
    secret: ""
    agent_id: 0
  dingtalk: # 钉钉
    enabled: false
    client_id: 
    client_secret: 
  lark: # 飞书
    enabled: false
    app_id: ""
    app_secret: ""
    verify_token: ""

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# Skills 相关配置
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# 系统会从该目录加载所有skills，每个skill应是一个目录，包含SKILL.md文件
# 例如：skills/sql-injection-testing/SKILL.md
skills_dir: skills # Skills配置文件目录（相对于配置文件所在目录）

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# 角色相关配置
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# 系统会从该目录加载所有 .yaml 格式的角色配置文件
# 每个角色应创建独立的配置文件，例如：roles/CTF.yaml, roles/默认.yaml 等
roles_dir: roles # 角色配置文件目录（相对于配置文件所在目录）