北山学院AI挖掘体系（2026）

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# 🔍 课程介绍>>> （截止第六节）（课程还在更新）
课程围绕“把 AI 组织成可持续工作的漏洞挖掘体系”展开：先搭建 Codex、Claude Code、Node/npm、MCP 与接口环境，再把目标定位、测试流程、Skills、分层记忆和知识库串成完整工作链。教学以录屏讲解、现场配置、案例拆解和问答纠偏为主，现阶段可带走一套从环境部署到目标执行、过程沉淀与复用的基础框架。

## 知识与能力图谱

|单元|知识模块|能力目标|训练方式|产出物|
|---|---|---|---|---|
|01 环境搭建与风险规避|PowerShell、Node/npm、Homebrew、Codex、Claude Code、CCSwitch、接口与代理、MCP|完成终端型 AI 工具安装、接口切换、会话恢复与基础排错|命令演示、配置实操、常见报错问答|可运行的本地 AI 工作环境、项目目录与会话记录|
|02 行为边界与记忆体系|角色定位、授权材料、规则/红线、上下文与长期记忆|让模型在明确目标、范围和约束下持续工作，并保存阶段经验|现场对话测试、拒绝情形对比、记忆文件演示|授权与红线文件、总记忆规则、目标记忆|
|03 Skills 编写|Skills 与提示词/记忆的区别、流程抽取、调用条件、三层结构|把一次挖掘过程提炼为可重复调用的工作流程|靶场/案例过程复盘、边做边纠偏、流程总结|主 Skill、分支流程、资产记忆与支持记忆|
|04 Skills 与知识库|Skill 负责流程，知识库负责支撑；知识采集、分类与调用|避免把大量知识硬塞进 Skill，建立按场景调用的支持库|拆解安全文章与报告，将“打法”转为流程|流程型 Skills、知识记忆层、场景支持库|
|05 AI 漏洞挖掘方法|角色—目标—流程、目标粒度、MCP 检索、案例反教学|从宽泛任务收敛到具体目标，并将有效步骤反向教给 AI|多种模型/流程对比、目标试跑、报告案例讲解|目标定义、初始执行流程、复盘后更新的 Skill|
|06 体系 0→1 拉通|项目初始化、授权/红线、记忆体系、MCP、工作记忆与持久记忆|独立搭建最小可用体系并保持跨会话连续性|macOS 现场从零配置、命令执行、目录与记忆检查|项目级 AI 挖掘环境、记忆目录、授权边界与执行链|

## 深度亮点剖析

- 设计亮点：明确区分 Skill、记忆和知识库——流程放 Skill，经验按层沉淀，知识按需调用。
    
- 实战强度：大量内容直接在终端、项目目录和目标流程中演示，并保留报错、停顿与现场修正。
    
- 训练闭环：目标执行后复盘有效步骤，再更新 Skill 或支持记忆，让体系随实战逐步增长。
    
- 边界控制被写入项目结构：授权范围、规则和红线不只停留在口头提示，而作为可重复读取的文件。
    
- 第 06 节把前五节重新串成 0→1 流程，便于学习者检查环境、记忆、MCP 与目标执行是否真正联通。

## 行业/专业背景溯源

|术语|课程中的含义|
|---|---|
|SRC|课程所面向的漏洞挖掘与提交场景，也是目标流程、报告和资产记忆的主要落点。|
|Skill|可被 AI 调用的操作流程，强调“何时触发、按什么步骤执行”，不等同于知识堆积。|
|MCP|为 AI 补充浏览器、检索或其他外部操作能力的连接方式，课程用于目标访问与信息获取。|
|记忆体系|将规则红线、目标/资产、流程和知识等内容分层保存，以解决跨会话连续工作与经验复用。|
|工作记忆 / 持久记忆|前者服务当前目标，目标结束后可清理；后者保留可迁移的规则、流程和经验。|

## 课程定位判别

这是一门面向已有安全实践基础者的专项实战进阶课。课程虽从环境安装开始，但很快进入 SRC、靶场、PoC、业务逻辑漏洞、资产、授权边界、Skills 与分层记忆等内容，术语密度较高。训练重点不是软件入门，而是将既有挖掘思路转成 AI 可执行、可复用、可持续积累的体系；现有视频以过程验证和现场结果为主，尚未形成标准化作业或考试。

## 适合什么人看

- 已接触 SRC、靶场或漏洞挖掘，希望把个人流程迁移给 AI 的学习者。
    
- 会基本终端操作，能够理解项目目录、Node/npm、接口和代理配置的人。
    
- 已在使用 Codex 或 Claude Code，但上下文、记忆和流程复用较混乱的人。
    
- 希望从单次提示词升级到 Skills、知识库与分层记忆体系的人。
    
- 愿意跟随录屏自行搭环境、排错并反复试跑目标流程的人。

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