这个项目把 CrewAI 模板改造成了一个密码学 CTF 出题 Agent。
本项目的核心机制不是“让大模型一次性直接出题”，而是把出题过程拆成一个可验收的多阶段工作流：challenge_designer 负责根据 flag 和需求文档生成题目与公开附件，writeup_reproducer 仅基于公开题包独立复现解题过程，validator_reviewer 再对题面、writeup 和恢复出的 flag 做最终审核。三者由 review_flow.py 中的 Flow 统一调度，失败时会根据原因选择“整轮重写”或“仅重做解题阶段”，以降低大模型幻觉导致的假题、错题和不可复现问题。
项目的另一个特点是把“提示词约束”和“代码硬校验”结合在一起。运行时会创建 author_workspace、challenge_workspace、solver_workspace 三个隔离工作区，并通过 Docker 中的代码解释器/Bash 工具限制不同 Agent 只能访问各自允许的目录，避免解题 Agent 直接读取出题私有材料。与此同时，quality_checks.py 会对公开区是否泄露明文 flag、题面是否真正落盘、创意基线是否过低、recovered_flag.txt 是否与目标 flag 完全一致等关键条件进行硬编码校验。也就是说，这个项目真正依赖的是“可执行、可验证、可回退”的机制设计，而不只是提示词本身。
运行时仅保留少量命令行参数：
--flag：目标 flag（必填，格式必须是flag{...}）--brief-md：Markdown 需求文档路径（默认challenge_brief.md）--output-root：输出根目录（默认outputs）--plot-flow：是否输出 Flow 可视化图
除 flag 外的业务需求（题型、难度、提示、创意强度等）统一写在 challenge_brief.md 的自由文本中，不要求固定字段格式。
运行后会在 outputs/ 下自动创建唯一目录（例如 outputs/run_20260319_153012_a1b2c3d4/），避免重名。
该目录内会产生：
challenge.md：题目说明、密文或加密文件信息、提示、出题备注writeup.md：完整解题 writeup，要求可执行且可复现- 题目附件（密文/加密文件）
- 复现环境文件（默认要求 Python + uv，例如
pyproject.toml、README-repro.md、解题脚本）
任务配置要求 Agent 使用代码解释器执行和验证流程，确保最终可复现到输入的 flag。
python src/CTF-agent/main.py \
--flag "flag{Gzl1-Su33ess}" \
--brief-md challenge_brief.md \
--output-root outputs运行结束后，终端会打印本次唯一输出目录路径。
你需要在环境中安装 CrewAI 相关依赖后再运行。若看到 ModuleNotFoundError: No module named 'crewai'，先安装 crewai 和 crewai-tools。
推荐使用 uv 管理项目环境：
uv sync
uv run python src/CTF-agent/main.py --flag "flag{example_test_flag}" --brief-md challenge_brief.md- 直接用自然语言写需求，不要求固定格式。
- 运行命令时通过
--brief-md指定文件路径（默认就是challenge_brief.md）。 flag仍通过命令行参数--flag传入，且格式必须为flag{...}。