---
url: https://docs.ogmabox.com/bn/guide/workspace-ai.md
description: >-
  অনুরোধ বিশ্লেষণ, ব্রাউজারসহ পরীক্ষা, প্রমাণের সারসংক্ষেপ, ফলাফলের খসড়া ও
  স্থানীয় প্রজেক্টের কাজের জন্য এমবেডেড Ogma ওয়ার্কস্পেস AI সহকারী কনফিগার ও
  ব্যবহার করুন।
---

# ওয়ার্কস্পেস AI {#workspace-ai}

ওয়ার্কস্পেস AI হলো Ogma-র এমবেডেড চ্যাট প্যানেল। ওয়ার্কস্পেস না ছেড়েই এটি ক্যাপচার করা ট্রাফিক পড়তে, অ্যাপে কাজ করতে এবং নিরাপত্তা পরীক্ষার ফলাফল তৈরিতে সাহায্য করতে পারে।

## AI সেবাদাতা যুক্ত করা {#connecting-an-ai-provider}

1. **সেটিংস > AI** খুলুন।
2. সেবাদাতা নির্বাচন করুন: **Anthropic**, **OpenAI** বা **Google Gemini**।
3. API কী পেস্ট করুন।
4. মডেল নির্বাচন করুন।
5. ওয়ার্কস্পেসে ফিরে যান।

API কী স্থানীয়ভাবে থাকে। ব্রাউজার থেকে সরাসরি সেবাদাতার API-তে পাঠানো হয়; কোনো Ogma সার্ভারের মধ্য দিয়ে যায় না।

## সহকারীর প্যানেল খোলা {#opening-the-assistant-panel}

ওয়ার্কস্পেসের নিচের ডান দিকের নিয়ন্ত্রণে AI বোতাম চাপুন, অথবা উপলভ্য হলে ওপরের নেভিগেশনের ওয়ার্কস্পেস বোতাম ব্যবহার করুন। মূল ওয়ার্কস্পেসের পাশে প্যানেল খোলে। এটি বড় করতে বা আলাদা ভাসমান প্যানেল হিসেবে রাখতে পারেন।

## AI কী দেখতে পারে {#what-the-ai-can-see}

বর্তমানে যা খোলা আছে, তার ভিত্তিতে সহকারী প্রসঙ্গ পায়:

| প্রসঙ্গ | যা অন্তর্ভুক্ত |
| --- | --- |
| সক্রিয় দৃশ্য | বর্তমান পৃষ্ঠা (HTTP ইতিহাস, পুনঃপ্রেরণ, পর্যবেক্ষণ (নিরাপত্তা পরীক্ষার ফলাফল) ইত্যাদি) |
| নির্বাচিত অনুরোধ | সম্পূর্ণ অনুরোধ ও উত্তরের হেডার এবং বডি |
| ক্যাপচার করা ইতিহাস | টুল দিয়ে কোয়েরি করা যায়; AI পুরো লগ না পেয়ে অনুসন্ধান করে |
| পর্যবেক্ষণ | বিদ্যমান ফলাফল, যা AI পড়তে ও হালনাগাদ করতে পারে |
| পরীক্ষার আওতা | বর্তমানে স্কোপভুক্ত হোস্ট ও পাথের নিয়ম |
| পরিবেশ ভেরিয়েবল | অগোপন ভেরিয়েবলের নাম ও মান |
| নোট | প্রজেক্টের নোটের বিষয়বস্তু |

গোপন পরিবেশ ভেরিয়েবল কখনো AI সেবাদাতাকে পাঠানো হয় না।

## অনুরোধ বিশ্লেষণ {#analyzing-a-request}

1. HTTP ইতিহাস বা পুনঃপ্রেরণে অনুরোধ নির্বাচন করুন।
2. সহকারীর প্যানেল খুলুন।
3. জিজ্ঞেস করুন: "এই অনুরোধ কী করে এবং কোন প্যারামিটারগুলো পরীক্ষা করা যেতে পারে?"

সহকারী নির্বাচিত এন্ট্রি পড়ে অনুরোধের বর্ণনা দেয়, প্যারামিটার শনাক্ত করে এবং পরবর্তী পরীক্ষা প্রস্তাব করে।

## ফলাফলের খসড়া তৈরি {#drafting-a-finding}

পুনঃপ্রেরণ বা স্ক্যানারে দুর্বলতা শনাক্ত করার পরে:

1. সহকারী খুলুন।
2. বলুন: "নির্বাচিত অনুরোধকে প্রমাণ হিসেবে ব্যবহার করে এই অনুমোদন এড়ানোর সমস্যার ফলাফলের খসড়া তৈরি করুন।"

সহকারী `create_finding` টুল কল করে শিরোনাম, তীব্রতা, বর্ণনা, পুনরুৎপাদনের ধাপ ও প্রতিকারের নোটসহ কাঠামোবদ্ধ ফলাফল সরাসরি পর্যবেক্ষণের তালিকায় লেখে।

## স্বয়ংক্রিয় অনুসন্ধান {#autonomous-investigation}

সহকারীকে শুরুর URL ও উদ্দেশ্য দিন:

> "https://app.example.com-এ যান, আমার পরিবেশ ভেরিয়েবলের ক্রেডেনশিয়াল দিয়ে লগইন করুন এবং পর্যাপ্ত অনুমোদন যাচাই নেই বলে মনে হয় এমন এন্ডপয়েন্ট শনাক্ত করুন।"

সহকারী ব্রাউজার টুল দিয়ে নেভিগেট করে, তৈরি ট্রাফিক ক্যাপচার করে, বিশ্লেষণ করে এবং যা পায় তা জানায়। আবার নির্দেশ না দিয়েও এটি পুনঃপ্রেরণ দিয়ে অনুরোধ পাঠাতে, প্যাসিভ স্ক্যান চালাতে এবং ফলাফল তৈরি করতে পারে।

## HTTPQL ও StreamQL-এ AI সহায়তা {#httpql-and-streamql-ai-assist}

অ্যাপজুড়ে AI ঝিলিক আইকনযুক্ত ফিল্টার বার স্বাভাবিক ভাষার কোয়েরি গ্রহণ করে। কী খুঁজবেন তার বর্ণনা লিখুন (যেমন "JSON বডিতে ভূমিকার ফিল্ড নির্ধারণ করে এমন অনুরোধ")। সহকারী তা HTTPQL বা StreamQL এক্সপ্রেশনে রূপান্তর করে।

## অ্যাপের সহকারীর টুল {#in-app-assistant-tools}

সহকারী Ogma-র মধ্যে এই কাজ করতে পারে:

| অংশ | উপলভ্য কাজ |
| --- | --- |
| HTTP ইতিহাস | খোঁজা, এন্ট্রি ও বডি পড়া, এন্ট্রি বিশ্লেষণ |
| পর্যবেক্ষণ | খোঁজা, ফলাফল তৈরি ও হালনাগাদ |
| সাইটম্যাপ ও বিশ্লেষণ | সাইটম্যাপ নেওয়া, ফ্রন্টএন্ডের অংশ বিশ্লেষণ, লক্ষ্যের প্রযুক্তি শনাক্ত, JWT ডিকোড |
| পুনঃপ্রেরণ | সেশনের তালিকা, অনুরোধ হালনাগাদ ও পাঠানো, লগইন প্রবাহ পরীক্ষা |
| WebSocket | WS ইতিহাস খোঁজা, বার্তা পড়া, WS ক্যাপচার শুরু |
| ব্রাউজার | চালু, নেভিগেট, JS চালানো, স্ক্রিনশট, পৃষ্ঠার সোর্স নেওয়া |
| ইন্টারসেপশন | সারির অবস্থা দেখা, থামানো অনুরোধ ফরওয়ার্ড |
| স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষা ও কর্মপ্রবাহ | স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষা সেশন তৈরি, প্যাসিভ কর্মপ্রবাহ চালানো, কর্মপ্রবাহ খোঁজা |
| স্ক্যানার | প্যাসিভ স্ক্যান চালানো |
| স্কোপ ও প্রজেক্ট | স্কোপ পড়া, স্কোপে যোগ, প্রজেক্টের তালিকা ও বদল |
| পেলোডের সহায়ক | পেলোড নেওয়া, রিভার্স শেল কোডের অংশ নেওয়া |
| পরিবেশ | পরিবেশ ভেরিয়েবলের তালিকা |

## ওয়ার্কস্পেস AI ও MCP সার্ভারের পার্থক্য {#workspace-ai-vs-mcp-server}

| | ওয়ার্কস্পেস AI | MCP সার্ভার |
| --- | --- | --- |
| কোথায় চলে | Ogma-র ফ্রন্টএন্ডের মধ্যে | আলাদা `ogma-mcp` প্রসেস |
| প্রধান ব্যবহারকারী | আপনি, Ogma-র মধ্যে চ্যাট করে | বাহ্যিক ক্লায়েন্ট (Claude Code, Cursor, Codex) |
| প্রোটোকল | সেবাদাতার API + ফ্রন্টএন্ড টুল কল | Model Context Protocol |
| টুলের সংখ্যা | অ্যাপের 55টি ফলব্যাক টুল, সঙ্গে উপলভ্য হলে লাইভ ব্যাকএন্ড MCP টুল | 164টি MCP টুল |
| সবচেয়ে উপযোগী | পরীক্ষা চলাকালীন ইন্টারঅ্যাকটিভ বিশ্লেষণ | বাহ্যিক এজেন্টের কর্মপ্রবাহ ও IDE অ্যাক্সেস |

বাহ্যিক AI টুলের জন্য [MCP সেটআপ](../mcp-setup.md) দেখুন।

## ব্যবহারিক নির্দেশনা {#practical-prompts}

* "এই অনুরোধ কী করে তার সারসংক্ষেপ দিন এবং গুরুত্বপূর্ণ প্যারামিটার শনাক্ত করুন।"
* "নির্বাচিত পুনঃপ্রেরণ প্রমাণ থেকে পুনরুৎপাদনের ধাপের খসড়া তৈরি করুন।"
* "এই দুটি উত্তর তুলনা করে গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য ব্যাখ্যা করুন।"
* "স্ক্যানারের এই প্রমাণ থেকে সংক্ষিপ্ত ফলাফলের খসড়া তৈরি করুন।"
* "এই এন্ডপয়েন্টের পরবর্তী পুনঃপ্রেরণ পরীক্ষা প্রস্তাব করুন।"
* "ব্যবহারকারীর অ্যাকাউন্টের তথ্য পরিবর্তন করে এমন অনুরোধ ইতিহাসে খুঁজুন।"