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url: https://docs.ogmabox.com/zh-Hant/guide/workspace-ai.md
description: 設定與使用 Ogma 內嵌的工作區 AI 助手，進行請求分析、瀏覽器輔助測試、證據摘要、檢測發現草稿與本機專案操作。
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# 工作區 AI {#workspace-ai}

工作區 AI 是 Ogma 內嵌的聊天面板，可讀取你擷取的流量、在應用程式中執行操作，並協助建立檢測發現，而無需離開工作區。

## 連接 AI 提供者 {#connecting-an-ai-provider}

1. 開啟**設定 > AI**。
2. 選擇提供者：**Anthropic**、**OpenAI** 或 **Google Gemini**。
3. 貼上 API 金鑰。
4. 選擇模型。
5. 返回工作區。

API 金鑰保留在本機。它從瀏覽器直接傳送至提供者 API，不經過任何 Ogma 伺服器。

## 開啟助手面板 {#opening-the-assistant-panel}

點選工作區右下角控制項中的 AI 按鈕，或在可用時使用頂端導覽列的工作區按鈕。面板會在主要工作區旁開啟。你可以將其最大化，或以獨立面板浮動顯示。

## AI 可以看到什麼 {#what-the-ai-can-see}

助手會依你目前開啟的內容接收情境資訊：

| 情境 | 包含內容 |
| --- | --- |
| 目前檢視 | 目前頁面（HTTP 歷程記錄、重送、檢測發現等） |
| 選定請求 | 完整的請求與回應標頭及本文 |
| 擷取的歷程記錄 | 可透過工具查詢；AI 會搜尋，而不是接收完整記錄 |
| 檢測發現 | AI 可讀取與更新的現有檢測發現 |
| 測試範圍 | 目前範圍內的主機與路徑規則 |
| 環境變數 | 非機密變數的名稱與值 |
| 筆記 | 專案筆記內容 |

機密環境變數絕不會傳送至 AI 提供者。

## 分析請求 {#analyzing-a-request}

1. 在 HTTP 歷程記錄或重送中選取請求。
2. 開啟助手面板。
3. 詢問：「這個請求做什麼，哪些參數值得注意？」

助手會讀取選定項目、描述請求、識別參數並建議後續測試。

## 起草檢測發現 {#drafting-a-finding}

在重送或掃描器中識別漏洞後：

1. 開啟助手。
2. 詢問：「以選定請求作為證據，為這個授權繞過問題起草檢測發現。」

助手會呼叫 `create_finding` 工具，直接在檢測發現清單中寫入結構化發現，包含標題、嚴重程度、說明、重現步驟與修復建議。

## 自主調查 {#autonomous-investigation}

提供助手起始 URL 與目標：

> 「瀏覽 https://app.example.com，使用我的環境變數中的認證資訊登入，並識別任何看起來授權不足的端點。」

助手使用瀏覽器工具導覽，擷取產生的流量、加以分析並回報發現。它也可透過重送傳送請求、執行被動掃描並建立檢測發現，不需要進一步提示。

## HTTPQL 與 StreamQL AI 輔助 {#httpql-and-streamql-ai-assist}

應用程式中帶有 AI 閃光圖示的篩選列接受自然語言查詢。輸入想尋找內容的描述（例如「JSON 本文中設定 role 欄位的請求」），助手會轉換成 HTTPQL 或 StreamQL 運算式。

## 應用程式內助手工具 {#in-app-assistant-tools}

助手可以在 Ogma 中執行以下操作：

| 區域 | 可用操作 |
| --- | --- |
| HTTP 歷程記錄 | 搜尋、讀取項目與本文、分析項目 |
| 檢測發現 | 搜尋、建立與更新檢測發現 |
| 網站地圖與分析 | 取得網站地圖、分析前端攻擊面、識別目標指紋、解碼 JWT |
| 重送 | 列出工作階段、更新與傳送請求、測試登入流程 |
| WebSocket | 搜尋 WS 歷程記錄、讀取訊息、開始 WS 擷取 |
| 瀏覽器 | 啟動、導覽、執行 JS、截圖、取得頁面原始碼 |
| 攔截 | 檢查佇列狀態、轉送已攔截請求 |
| 自動化與工作流程 | 建立自動化工作階段、執行被動工作流程、搜尋工作流程 |
| 掃描器 | 執行被動掃描 |
| 測試範圍與專案 | 讀取範圍、加入範圍、列出與切換專案 |
| 酬載輔助 | 取得酬載、取得反向 Shell 程式碼片段 |
| 環境 | 列出環境變數 |

## 工作區 AI 與 MCP 伺服器 {#workspace-ai-vs-mcp-server}

| | 工作區 AI | MCP 伺服器 |
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| 執行位置 | Ogma 前端內 | 獨立的 `ogma-mcp` 處理程序 |
| 主要使用者 | 在 Ogma 內聊天的你 | 外部用戶端（Claude Code、Cursor、Codex） |
| 通訊協定 | 提供者 API + 前端工具呼叫 | Model Context Protocol |
| 工具數量 | 55 個應用程式內備用工具，另加可用時的即時後端 MCP 工具 | 164 個 MCP 工具 |
| 最適合 | 測試時的互動式分析 | 外部代理工作流程與 IDE 存取 |

外部 AI 工具請參閱 [MCP 設定](../mcp-setup.md)。

## 實用提示詞 {#practical-prompts}

* 「摘要說明這個請求的作用，並識別值得注意的參數。」
* 「根據選定的重送證據起草重現步驟。」
* 「比較這兩個回應，並解釋有意義的差異。」
* 「將這些掃描器證據整理成簡潔的檢測發現草稿。」
* 「建議這個端點的後續重送測試。」
* 「在歷程記錄中搜尋修改使用者帳戶資料的請求。」