本人之前从事二进制方向，PWN和逆向的研究，从一个月前开始SRC的研究。正好赶上了这波AI挖掘SRC的浪潮，各路培训机构层出不穷，本人也在可以算是第一家有成熟套路的机构报了名，上了几天课，但是一直有几个无法解决的问题，在此分享一些目前的一些收获和测试情况（后面我会附上我想到的问题，有些问题没有实践只是猜想）以及向各位佬友交流一下有没有更好的解决方案。
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各类堆skill大法
在这个方法下又诞生了几种方法论：
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把SRC报告喂给ai，让ai总结成skill 问题：src报告通常都是复现过程，缺少了漏洞发现的过程，以及一些排查思路。
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让ai打靶场，总结成skill 问题：实测dp无法很好地写这个skill，打到有价值的地方也不进行总结，gpt5.5稍微好一点，但是效果也不尽人意
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蒸馏各类网安skill 问题：显而易见，听说这种skill很难出货，因为信息杂乱，通常是由ai总结，依然脱离实战
另外，实测发现随着上下文变长,AI会慢慢不听skill的话
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记忆系统
这种方法我觉得不仅适用于网安，也适用其他领域。
就是将上下文、技巧、经验不仅存储在skill里，也存储在数据库中 问题：ai不知道什么时候把当前的重复错误行为和有价值的经验存入数据库，也不知道什么时候从数据库中提取什么经验。且选型我目前很纠结，这个东西类似本地知识库，但是用RAG又很臃肿，用jsonl又过于轻量且只能用关键词一比一搜索，不能模糊搜索，那还有什么意义呢，比如xss一搜，可能出来很多很多，即便解决了这个问题，也面临ai不会用的问题。
我想到的解决办法：
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针对记忆系统，使用传统skill的方式去写，但是由人工审核干预，还是很累做不到自动化，比如看到AI重复犯错，就触发写记忆skill，写到对应领域的技巧的skill里
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轻量skill，skill只做角色定位+写记忆skill+记忆
实测还是有问题，不约束流程，ai会漏掉很多接口，功能点，还是不听skill的话，上下文问题还是无法解决。以下是测试情况，测试目标是我徒弟测试过的一个edu站点。
- 第一版重流程skill（从国外大佬提取+打靶场强制他优化）无记忆系统：
deepseek v4 pro可以挖到edu站点中手挖几小时出来的同样的身份证信息泄露，又多挖出来四个csrf - 第二版加记忆系统，轻skill：
dp直接蒙圈，困在主站页面，浪费大量token后没有任何发现（开始不用mcp工具一直用curl）
gpt5.5竟然更严重，从头到尾不调用mcp工具 - 第三版最轻量skill：
gpt5.5同样的问题，并且会胆子很小，各种功能点全部避开，甚至js都不看
目前也是徘徊，我觉得记忆系统有必要，但是不知道怎样落地，ai挖洞的意义难道不是覆盖手工无法覆盖的地方，提高手工的效率吗，如果他学不会手工的技巧，漏掉功能点，哪还有什么意义呢，初入此站，望各位佬友能一起交流，寻找灵感。
- 第一版重流程skill（从国外大佬提取+打靶场强制他优化）无记忆系统：
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