今日目標（3 項）

1. 整理前幾天生成的分析結果（Web 漏洞測試、日誌分析、pipeline 輸出）為可讀報告。
2. 利用生成式 AI 將技術筆記與程式輸出轉成正式報告段落或摘要。
3. 檢查分析流程，將可自動化的步驟與需要人工審核的部分標註清楚，形成下一步執行手冊。

今日實作步驟（直接照做）

1. 匯整 report.json、XSS/SQLi 測試截圖、Python 分析腳本輸出等資料到資料夾 ~/ai_security/day29。
2. 用下面的可複製 prompt 將資料交給 AI，生成一份正式報告段落（含背景、方法、結果與初步建議）。
3. 人工審核 AI 生成內容：確認技術正確性、避免誤導、補充必要細節。
4. 將報告整理成 1–2 頁摘要，標註哪些流程可自動化、哪些需人工覆核。
5. 保存報告作為後續 Day30 展示與總結的基礎資料。

可複製給 AI 的 Prompt

我有以下分析資料：
1) Web 測試結果（XSS / SQLi / CSRF）；
2) 日誌分析 report.json（含 top IP、top URL、anomaly list）；
3) pipeline.py 執行結果。

請幫我生成一份繁體中文資安分析報告段落：
- 背景
- 方法與工具
- 測試與分析結果
- 初步建議
注意：不要生成可執行攻擊命令，僅限安全建議。

當日交付物

1. 整理後的資料夾（包含截圖、report.json、pipeline 輸出）。
2. AI 生成的報告初稿與人工修改版本。
3. 1–2 頁報告摘要，標註自動化 vs 人工覆核流程。

風險 / 注意事項

• 報告中不得包含未授權攻擊步驟或敏感資訊。
• 所有自動化流程輸出都需人工覆核，確保安全與準確性。
• 上傳給 AI 的資料應去識別化，避免洩漏 IP、憑證或個資。

100 字心得（繁體中文）

今天我學會將多天收集的分析結果整合成正式報告，並用 AI 協助生成段落與摘要。人工審核 AI 的輸出，確保技術正確性與安全性，並將流程標註自動化與人工覆核點。這過程讓我體會到 AI 在整理與呈現資安分析中能大幅提高效率，但仍需人力把關細節與安全。