前言
作为WAF运营，我每天都在“欣赏”全球扫描器的7x24小时“问候”。时间久了，我就一个问题：攻击者手里的“新武器”都是从哪来的？
答案直指 projectdiscovery/nuclei-templates —— 全球白帽子的“军火”贡献库。
一个念头随之而来：如果我能抢在攻击者之前，洞悉这个“军火库”的每次更新，我的WAF策略不就能做到“知己知彼”了吗？
于是，我花了几个晚上，用 Nuclei 和 GitHub Actions 搞了个全自动的“漏洞情报站”。
它每天自动分析最新的高价值POC，整理成报告发布出来。这东西现在不仅是我WAF运营的“千里眼”，也成了一个向所有开发者预警最新威胁的“烽火台”。
今天，我把它的完整思路和代码分享出来，希望能帮助大家从被动防御，转向主动洞察。
方案与建设
工具箱：就这两样，简单粗暴
- Nuclei: 这玩意儿不用多介绍，搞安全的都知道。ProjectDiscovery 出品，一个字，快。关键是它背后那个
nuclei-templates模板库，全世界的“白帽子”都在给它贡献弹药，更新速度比新闻还快。 - GitHub Actions: 就是你仓库里自带的免费CI/CD。你可以把它当成一个24小时待命的Linux小弟，让它帮你跑各种脚本。
把这两样东西捏在一起，就能实现我们的目标：让机器人每天定时干活，分析最新的漏洞，然后写成博客。
整个系统的所有秘密，都在代码里。
1. 搭工作流 (The Workflow YAML)
这步是在告诉你项目里的 .github/workflows/nuclei-poc-analysis.yml 文件是干啥的。
yaml
name: Nuclei POC Daily Analysis
on:
schedule:
# 每天早上9点（UTC时间1点）爬起来干活
- cron:'0 1 * * *'
workflow_dispatch: {}# 加个按钮，方便我随时手动踹它一脚让它干活
jobs:
nuclei-analysis:
runs-on: ubuntu-latest
permissions:# 坑点1：必须给权限，不然机器人没法帮你提交代码
contents: write
pull-requests: write
steps:
# ...检出代码、装环境...
- name: 🔍 核心步骤：跑分析脚本
env:
GITHUB_TOKEN:${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
ANALYSIS_HOURS:${{ github.event.inputs.hours || '24' }}
MAX_TEMPLATES: 30# 省着点用，API调用次数有限
run: |
echo"开工了，分析一波Nuclei POC..."
node scripts/nuclei-poc-analyzer.js
# ...后面就是检查有没有新文章生成，有的话就提交、创建PR...
稍微解释一下：
on: 告诉机器人啥时候干活。cron: '0 1 * * *'就是每天UTC时间凌晨1点（北京时间早上9点）准时开工。permissions: 这里有一个坑。一开始忘了加，结果机器人跑完活想提交代码，直接被GitHub权限系统拒绝了。这里是授权它替你提交代码和创建PR。Run Nuclei POC Analysis: 这就是整个流程的心脏。它调用了下面要说的nuclei-poc-analyzer.js脚本，把情报处理逻辑的活具交给它处理。
2. 自动分析逻辑“大脑” (The Node.js Script)
如果只是简单跑一下Nuclei，那信息量能把你淹死。我们需要的是情报，不是噪音。
所以，我用Node.js写了一个 nuclei-poc-analyzer.js 脚本，它的任务不是“执行”，而是“思考”。
它的思考逻辑是这样的：
只看最新的: 它先用GitHub API去
projectdiscovery/nuclei-templates仓库把最近24小时更新的POC内容都抓下来。筛选高危漏洞: 漏洞POC千千万，只把严重/高危的漏洞挑出来，这样看起来就更清晰。
JavaScript
// 思路大概是这样 functionfilterHighValueTemplates(templates){ const priorities = { 'cves/':10,// CVE漏洞，必须是大哥 'vulnerabilities/':8,// 通用漏洞，也很重要 'exposures/':6,// 信息泄露，看看 // ...其他技术识别、面板之类的，优先级靠后... }; // ...根据路径、是不是新增等因素加权打分，然后从高到低排序... }为啥要这么干？因为GitHub API的调用次数是有限的，我可不想把宝贵的次数浪费在一些无关痛痒的技术识别模板上。把好钢用在刀刃上，优先分析那些带CVE编号的、高危的、新提交的漏洞。
榨干情报: 对挑出来的“狠货”，脚本会把它们榨干，提取所有有价值的信息：
- 基础信息：漏洞名叫啥，谁写的，危害多大。
- 风险评估：不只看
severity，还结合CVSS分数，算一个更客观的风险分。 - 影响谁：根据
tags和path猜一下，这漏洞是打Nginx的，还是搞WordPress的？影响面有多大？
3.整理分析结果，自动发文
分析完了，最后一步就是把这些机器码一样的情报，变成人能看懂的文章。
脚本会把分析结果套进一个预设的MDX模板里，自动生成标题、摘要、标签，把漏洞详情、风险评级、受影响资产都安排得明明白白，最后在文章末尾附上可以直接复制粘贴的Nuclei扫描命令。
一篇排版良好、信息量十足的情报分析文章，就这么诞生了。
看看效果：机器人写的文章长这样
最终，你每天早上起来，就能在博客上看到一篇类似这样的新文章：
标题：Nuclei POC 精选分析 - 2026-01-09摘要：从45个模板更新中精选分析30个高价值POC，发现5个高风险漏洞。重点漏洞分析### Example Corp RCE 漏洞漏洞ID: example-corp-rce-2026风险等级: 极高风险 (4.8/5)影响资产: Example Corp Server, API 接口描述: ...（此处是人话描述）扫描建议bash# 直接复制就能用 nuclei -t cves/2026/CVE-2026-12345.yaml -u your-target.com
一些废话（但很有用）
- 省着点用API: GitHub API是有限的，我设置了
MAX_TEMPLATES: 30就是为了防止玩脱了被限流。智能筛选算法是这里的关键。 - 给自己一个Review的机会: 我让机器人在每周一自动创建一个PR，而不是直接合并。这样我能快速过一眼这周的产出，万一有啥离谱的东西，还能拦一下。
- 失败了要知道: Action可能会因为网络、API等玄学问题失败。我加了个
health-check任务，失败了会输出一些提示，方便我快速排查。
结语
就这么个东西。说白了，就是把人肉做的、重复性的信息搜集和分析工作，扔给机器去干。
它不仅让我自己的项目安全感大增，还顺便给我的博客带来源源不断的、有价值的内容。
我觉得，这才是咱们技术人打造影响力该干的事：发现一个问题，用技术漂亮地解决它，然后分享出来。
代码都在我的博客和GitHub上，随便拿去用，改成你喜欢的样子。如果你用它搞出了更有意思的东西，记得回来告诉我。