BugHunter AI
由 Claude Code + PAI 驱动的自主漏洞赏金狩猎框架
28 个专门的 AI Agent。8 个编排好的工作流。状态机编排。51 项技能。无需人工干预。
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## 什么是 BugHunter AI？
BugHunter AI 是一个**自主漏洞赏金狩猎框架**，它将 [Claude Code](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code) 变成了一名精英安全研究员。基于 **PAI (Personal AI Infrastructure)** 系统构建，它将 20 个专门的漏洞 Agent、51 项技能、13 个专家 AI Agent、20 个生命周期 hook 以及完整的攻击性安全工具链整合到一个命令中：
```
# 就这么简单。一条命令。自主狩猎。
hunt https://app.example.com
```
**接下来会发生什么：**
1. 状态机初始化并跟踪狩猎的 10 个阶段
2. 从加密的 vault 中加载凭据（绝不内联）
3. 对应用进行画像 —— 映射流程、指纹识别技术栈、确定信任边界
4. 基于假设的 Agent 并行部署 —— 每个 Agent 都有特定的攻击理论
5. 实时报告带有 CVSS 评分的发现
6. 自动生成专业的漏洞赏金报告
## 为什么选择 BugHunter AI？
| 手动漏洞赏金 | BugHunter AI |
|---|---|
| 发送第一个 payload 前需要数小时的侦测 | 数分钟内自主完成侦测 → 画像 → 攻击 |
| 会话之间忘记上次停在哪里 | 状态机为每个阶段设置检查点 —— 随时 `--resume` |
| 明文笔记中记录凭据 | 具有 1Password 集成的加密 vault |
| 在每个目标上盲目运行相同的工具 | 假设驱动：Agent 专门攻击 AppProfile 指出存在漏洞的地方 |
| 一次只测试一件事 | 5 个 Agent 并行运行，实时共享发现 |
| 错过 AI/LLM 漏洞 | 专门的 LLMSecurityAgent 涵盖 OWASP LLM Top 10 |
| 中等严重程度的发现被悄悄丢弃 | 归档中等发现，用于攻击链关联 |
| 狩猎之间没有记忆 | 跨会话学习 —— 每次任务后变得更聪明 |
| 单一工具 / 单一领域 | 51 项技能涵盖 Web、移动端、API、云、网络、二进制、AI |
## 完整技术栈：PAI + Superpowers + BugHunter
BugHunter AI 不仅仅是一项技能 —— 它是**完整攻击性安全基础设施**的一部分。以下是安装完整设置后您将获得的内容：
### PAI (Personal AI Infrastructure) v3.0
基础层。PAI 是一个通用的问题解决系统，提供：
- **Algorithm (v1.5.0)** —— 7 阶段结构化推理（OBSERVE → THINK → PLAN → BUILD → EXECUTE → VERIFY → LEARN）
- **51 项技能** —— 从安全到内容创作的专门能力
- **13 个专家 Agent** —— Architect、Engineer、Pentester、Researcher 变体、QA Tester 等
- **20 个生命周期 Hook** —— 自动化安全验证、会话管理、算法跟踪
- **跨会话记忆** —— 对话之间的持久学习
- **语音系统** —— ElevenLabs TTS 集成，具有自定义的 AI 个性
- **多渠道通知** —— 针对长时间任务和发现的 ntfy、Discord、Twilio 提醒
### Superpowers 插件
Claude Code 官方的 `superpowers` 插件增加了增强功能：
- 扩展的工具访问和 MCP 服务器集成
- 具有 team 模式的高级 Agent 编排
- 增强的权限管理
### 安全技能栈（16 项技能）
| 技能 | 覆盖范围 |
|-------|----------|
| **BugBountyFramework** | 自主 10 阶段狩猎编排 |
| **WebAssessment** | OWASP WSTG v5、OWASP Top 10 |
| **SecurityHub** | 具有智能技能路由的主安全指挥中心 |
| **OffensiveSecurityOrchestrator** | Kill chain 跟踪，自适应方法论 |
| **APISecurityTesting** | REST、GraphQL、gRPC、BOLA、BFLA、批量赋值 |
| **MobileSecurity** | OWASP MASTG v2、Frida、Objection、MobSF |
| **NetworkSecurity** | AD 攻击、BloodHound、Kerberoasting、pivoting |
| **CloudSecurity** | AWS/Azure/GCP、IAM 提权、Pacu、ScoutSuite |
| **ExploitDev** | 堆利用、ROP 链、safe-linking bypass |
| **ReverseEngineering** | Ghidra、radare2、二进制分析 |
| **MalwareAnalysis** | 静态/动态分析、YARA、IOC 提取 |
| **PromptInjection** | OWASP LLM Top 10、MITRE ATLAS |
| **VulnResearch** | CVE 开发、AFL++ fuzzing、CodeQL |
| **SASTOrchestration** | Semgrep、CodeQL、自定义规则、污点跟踪 |
| **SCASecurity** | SBOM、供应链、依赖项混淆 |
| **ThreatModeling** | STRIDE、PASTA、攻击树 |
| **Recon** | 子域名枚举、资产发现、Shodan |
| **RedTeam** | 32 个 Agent 的对抗性分析 |
### 专家 Agent 军团（13 个 Agent）
| Agent | 专长 |
|-------|-----------|
| **Pentester** | 攻击性安全专家 —— 漏洞评估、利用 |
| **Engineer** | 精英首席工程师 —— TDD、战略规划 |
| **Architect** | 系统设计 —— 宪法原则、功能规范 |
| **Algorithm** | PAI Algorithm 专家 —— ISC 创建和演进 |
| **Designer** | UX/UI 专家 —— Figma、shadcn/ui |
| **Artist** | 视觉内容 —— Flux、GPT-Image-1、prompt engineering |
| **QATester** | 浏览器自动化验证 —— Gate 4 完成关卡 |
| **Intern** | 176 智商通才 —— 多方面的问题解决 |
| **ClaudeResearcher** | 通过 Claude WebSearch 进行多查询学术研究 |
| **CodexResearcher** | 技术考古 —— O3、GPT-5-Codex 咨询 |
| **GeminiResearcher** | 通过 Google Gemini 进行多视角研究 |
| **GrokResearcher** | 通过 xAI Grok 进行逆向分析 |
| **PerplexityResearcher** | 通过 Perplexity 进行调查性新闻研究 |
### MCP 服务器（3 个核心 + 5 个推荐）
**核心（预配置）：**
| 服务器 | 用途 |
|--------|---------|
| **Burp Suite MCP** | 代理流量分析、scope 同步、Collaborator、HAR 导出 |
| **Filesystem MCP** | 直接文件系统访问 |
| **GitHub MCP** | 仓库操作、PR 管理 |
**推荐的安全 MCP：**
| 服务器 | 用途 | 安装 |
|--------|---------|---------|
| **Shodan** | 互联网资产搜索 | `npm install -g @shodan/mcp-server` |
| **VirusTotal** | 恶意软件/IOC 分析 | `npx -y @virustotal/mcp-server` |
| **CVE/NVD** | 漏洞数据库 | 自定义 Python 服务器 |
| **Nuclei** | 漏洞扫描 | 自定义 Node 服务器 |
| **GitHub Security Advisory** | CVE 跟踪 | 通过 GitHub MCP |
### 插件（4 个活跃）
| 插件 | 用途 |
|--------|---------|
| **superpowers** | 增强的 Claude Code 能力 |
| **claude-mem** | 持久的跨会话记忆 |
| **swift-lsp** | Swift 语言服务器协议 |
| **ui-ux-pro-max** | 高级 UI/UX 设计能力 |
### 生命周期 Hook（20 个 Hook）
| Hook | 触发条件 | 用途 |
|------|---------|---------|
| **SecurityValidator** | Pre: Bash, Edit, Write, Read | 验证所有工具调用的安全性 |
| **VoiceGate** | Pre: Bash | 语音通知关卡 |
| **AgentExecutionGuard** | Pre: Task | 保护 Agent 执行 |
| **SkillGuard** | Pre: Skill | 验证技能调用 |
| **SetQuestionTab** | Pre: AskUserQuestion | 终端 tab 管理 |
| **AlgorithmTracker** | Post: Bash, Task* | 跟踪算法阶段进展 |
| **QuestionAnswered** | Post: AskUserQuestion | 跟踪问答流程 |
| **WorkCompletionLearning** | SessionEnd | 从工作中捕获经验 |
| **SessionSummary** | SessionEnd | 生成会话摘要 |
| **RelationshipMemory** | SessionEnd | 建立关系上下文 |
| **UpdateCounts** | SessionEnd | 更新系统统计信息 |
| **IntegrityCheck** | SessionEnd | 验证系统完整性 |
| **RatingCapture** | UserPromptSubmit | 捕获质量评分 |
| **AutoWorkCreation** | UserPromptSubmit | 自动创建工作跟踪 |
| **UpdateTabTitle** | UserPromptSubmit | 动态终端 tab 标题 |
| **SessionAutoName** | UserPromptSubmit | 自动命名会话 |
| **StartupGreeting** | SessionStart | 显示 PAI banner |
| **LoadContext** | SessionStart | 加载会话上下文 |
| **CheckVersion** | SessionStart | 版本检查 |
| **StopOrchestrator** | Stop | 清理关闭处理 |
## 架构
```
flowchart TB
subgraph Input["User Input"]
A["hunt target.com"]
B["hunt --config target.json"]
C["hunt --apk app.apk"]
end
subgraph PAI["PAI Infrastructure (v3.0)"]
direction TB
ALG["The Algorithm (7 phases)"]
SK["51 Skills"]
HK["20 Hooks"]
MEM["Cross-Session Memory"]
VOICE["Voice System"]
end
subgraph Orchestrator["Hunt Orchestrator (State Machine)"]
direction TB
P0["Phase 0: INIT"]
P1["Phase 1: MEMORY_LOAD"]
P2["Phase 2: TARGET_INGEST"]
P3["Phase 3: APP_UNDERSTANDING"]
P4["Phase 4: RECON"]
P5["Phase 5: AGENT_DEPLOY"]
P6["Phase 6: DYNAMIC_TEST"]
P7["Phase 7: VULN_ASSESS"]
P8["Phase 8: LEARNING"]
P9["Phase 9: REPORT"]
P0 --> P1 --> P2 --> P3 --> P4 --> P5 --> P6 --> P7 --> P8 --> P9
end
subgraph Tools["Tool Layer"]
V["Credential Vault"]
AU["Auth Manager"]
BB["Burp Bridge"]
PW["Playwright Harness"]
AP["Appium Harness"]
end
subgraph MCPs["MCP Servers"]
BURP["Burp Suite MCP"]
FS["Filesystem MCP"]
GH["GitHub MCP"]
SH["Shodan MCP"]
VT["VirusTotal MCP"]
end
subgraph Agents["Agent Army (Parallel)"]
direction LR
AG1["XSSAgent"]
AG2["SQLiAgent"]
AG3["SSRFAgent"]
AG4["IDORAgent"]
AG5["AuthAgent"]
AG6["LLMSecurityAgent"]
AG7["APIAgent"]
AG8["MobileAgent"]
AG9["...12 more"]
end
subgraph SecuritySkills["Security Skills (16)"]
direction LR
SS1["WebAssessment"]
SS2["SecurityHub"]
SS3["APISecurityTesting"]
SS4["PromptInjection"]
SS5["...12 more"]
end
subgraph Output["Output"]
R["Bug Bounty Report"]
F["Real-time Findings"]
D["Live Dashboard"]
N["Notifications (ntfy/Discord/SMS)"]
end
Input --> PAI
PAI --> Orchestrator
P2 --> V
P3 --> AU
P3 --> BB
P4 --> SecuritySkills
P5 --> Agents
P6 --> PW
P6 --> AP
Agents --> MCPs
Agents --> F
P9 --> R
Orchestrator --> D
F --> N
style PAI fill:#1e3a5f,stroke:#3b82f6,color:#fff
style Orchestrator fill:#1a1a2e,stroke:#e94560,color:#fff
style Agents fill:#0f3460,stroke:#e94560,color:#fff
style Tools fill:#16213e,stroke:#0f3460,color:#fff
style MCPs fill:#1a1a3e,stroke:#00d2ff,color:#fff
style SecuritySkills fill:#2d1b69,stroke:#8b5cf6,color:#fff
style Input fill:#533483,stroke:#e94560,color:#fff
style Output fill:#0f3460,stroke:#00d2ff,color:#fff
```
## 快速开始
对于仅安装 BugHunter 的最小化配置：
```
git clone https://github.com/h4ckologic/bughunter-ai.git
cd bughunter-ai
./install.sh
```
有关**包含 PAI、Superpowers 和所有安全技能的完整设置**，请参阅[完整安装指南](SETUP.md)。
## 完整安装指南
请参阅 **[SETUP.md](SETUP.md)** 获取完整的分步指南，以复制整个基础设施：
1. 安装前置条件（Claude Code、Bun、Go 工具、Burp Suite）
2. 安装 PAI v3.0（基础层）
3. 配置您的身份（DA + Principal）
4. 安装插件（Superpowers、claude-mem、ui-ux-pro-max）
5. 配置 MCP 服务器（Burp、Filesystem、GitHub）
6. 安装 BugHunter AI 技能
7. 设置可选的安全 MCP（Shodan、VirusTotal、NVD）
8. 配置通知（ntfy、Discord、Twilio）
9. 验证安装
## 狩猎模式
| 模式 | CVSS 阈值 | 发现目标 | 最适合 |
|------|----------------|----------------|----------|
| `bounty`（默认） | >= 8.0 | 10 | 漏洞赏金项目 —— 仅限严重/高危发现 |
| `pentest` | >= 4.0 | 20 | 渗透测试 —— 全面覆盖 |
| `comprehensive` | >= 0.0 | 50 | 全面安全审计 —— 记录所有内容 |
```
hunt https://target.com # bounty mode (default)
hunt https://target.com --mode pentest # pentest mode
hunt https://target.com --mode comprehensive # comprehensive mode
```
## Agent
BugHunter 部署了 **20 个专门的 Agent**，每一个都是某一类漏洞的专家：
| Agent | 重点 | 关键技术 |
|-------|-------|----------------|
| **AppReviewAgent** | 应用程序理解 | 流程映射、技术指纹识别、信任边界分析 |
| **LLMSecurityAgent** | AI/LLM 漏洞 | OWASP LLM Top 10、prompt injection、RAG 投毒 |
| **XSSAgent** | 跨站脚本攻击 | 反射型、存储型、DOM 型、变异型 XSS |
| **SQLiAgent** | SQL 注入 | Union、盲注、基于时间、二阶 SQLi |
| **SSRFAgent** | 服务端请求伪造 | 云元数据、内部服务、协议走私 |
| **IDORAgent** | 不安全的直接对象引用 | 水平/垂直越权、UUID 预测 |
| **AuthAgent** | 身份验证绕过 | JWT 攻击、会话固定、OAuth 缺陷、MFA 绕过 |
| **APIAgent** | API 安全 | BOLA、批量赋值、速率限制、GraphQL 内省 |
| **CORSAgent** | CORS 配置错误 | Origin 反射、null origin、通配符子域名 |
| **FileUploadAgent | 文件上传攻击 | Content-type 绕过、多语言文件、路径遍历 |
| **XXEAgent** | XML 外部实体 | 盲 XXE、OOB 数据外带、通过 XXE 进行 SSRF |
| **RCEAgent** | 远程代码执行 | 命令注入、SSTI、反序列化、SSRF→RCE |
| **BusinessLogicAgent** | 业务逻辑漏洞 | 竞态条件、价格篡改、工作流绕过 |
| **MobileAgent** | Android/iOS 安全 | SSL pinning 绕过、导出的组件、不安全的存储 |
| **WindowsAgent** | Windows/AD 攻击 | Kerberoasting、NTLM relay、权限提升 |
| **ReconAgent** | 侦察 | 子域名枚举、端口扫描、技术指纹识别 |
| **ReverseEngineeringAgent** | 二进制分析 | 静态分析、动态分析、漏洞识别 |
| **ExploitDevAgent** | 漏洞利用开发 | PoC 创建、payload 制作、可靠性测试 |
| **DesktopAppAgent** | 桌面应用程序安全 | Electron、.NET、Java 应用测试 |
| **GraphQLAgent** | GraphQL 安全 | 内省、批量滥用、嵌套 DoS、relay IDOR、订阅劫持 |
| **WebSocketAgent** | WebSocket 安全 | CSWSH、消息注入、origin 绕过、身份验证劫持 |
| **CSRFAgent** | CSRF 利用 | Token/SameSite/Referer 绕过、content-type 技巧、CORS+CSRF 链 |
| **CachePoisoningAgent** | Web 缓存投毒 | Unkeyed header 注入、缓存欺骗、针对 CDN 的绕过 |
| **HTTPSmugglingAgent** | HTTP 请求走私 | CL.TE、TE.CL、H2.CL 不同步、响应队列投毒 |
| **SubdomainTakeoverAgent** | 子域名接管 | 悬空 DNS、云服务指纹识别、cookie/CSP 影响 |
| **RaceConditionAgent** | 竞态条件 | HTTP/2 单包攻击、限制绕过、双重支付、TOCTOU |
| **PrototypePollutionAgent** | 原型污染 | 客户端 PP→XSS gadgets、服务端 PP→RCE、AST 注入 |
| **LLMAgent** | 传统 LLM 测试 | 基础 prompt 测试（已被 LLMSecurityAgent 取代） |
### Agent 的工作原理
Agent 不会盲目扫描。它们从 AppProfile 接收**特定的假设**：
```
Traditional scanning: BugHunter AI:
"Run sqlmap on all URLs" → "The /api/v1/reports?filter= parameter
is passed into a PostgreSQL ORDER BY
clause — test time-based blind SQLi HERE"
```
这意味着减少了 **90% 的噪音**，确认速度提高了 **10 倍**。
## Orchestrator 工作流
狩猎 orchestrator 会对您的目标进行分类，并分派适当的工作流。每个工作流都定义了自己的阶段、Agent 分派顺序、并行性和 gate 条件。
| 工作流 | 触发条件 | 阶段 | Agent | 代码行数 |
|----------|---------|--------|--------|-------|
| **W_HUNT_WEB** | Web 应用程序 URL | 10 | 21 个 Agent（并行） | 2,018 |
| **W_HUNT_API** | API endpoint / Swagger / GraphQL | 9 | 10 个 Agent | 487 |
| **W_HUNT_LLM** | AI/LLM 应用（聊天机器人、RAG、copilot） | 13 | 8 个 Agent | 688 |
| **W_HUNT_MOBILE** | APK / IPA 文件 | 10 | 7 个 Agent | 1,037 |
| **W_HUNT_NETWORK** | IP 范围 / CIDR / AD 目标 | 9 | 5 个 Agent | 814 |
| **W_HUNT_CLOUD** | AWS / Azure / GCP 环境 | 10 | 5 个 Agent | 607 |
| **W_HUNT_THICK_CLIENT** | Electron / .NET / Java 桌面应用 | 10 | 6 个 Agent | 874 |
| **W_RECON** | 独立侦察请求 | 10 | 2 个 Agent | 703 |
### 工作流的工作原理
```
hunt https://target.com
│
├── Orchestrator classifies target type
├── Loads W_HUNT_WEB workflow
├── Phase 1: RECON (ReconAgent + SubdomainTakeoverAgent)
├── Phase 2: APP PROFILING (AppReviewAgent via dev-browser)
├── Phase 3: AUTH TESTING (AuthAgent)
├── Phase 4: INJECTION (SQLi + XSS + XXE + RCE — PARALLEL)
├── Phase 5: ACCESS CONTROL (IDOR + CORS + CSRF — PARALLEL)
├── Phase 6: BUSINESS LOGIC (BusinessLogic + RaceCondition — PARALLEL)
├── Phase 7: ADVANCED (SSRF + CachePoisoning + HTTPSmuggling + PrototypePollution — PARALLEL)
├── Phase 8: API/PROTOCOL (GraphQL + WebSocket + API — PARALLEL, conditional)
├── Phase 9: FILE HANDLING (FileUploadAgent, conditional)
└── Phase 10: REPORTING (aggregate, score, deduplicate, generate report)
```
每个阶段都有 **gate 条件** —— 只有满足 gate 标准时工作流才会推进。阶段内的 Agent 并行运行以实现最大速度。
## 工具链
| 工具 | 文件 | 用途 |
|------|------|---------|
| **Hunt Orchestrator** | `Tools/hunt-orchestrator.ts` | 状态机 —— 阶段跟踪、检查点、恢复、仪表板 |
| **Credential Vault** | `Tools/credential-vault.ts` | 加密的凭据存储、1Password、环境变量、自动脱敏 |
| **Auth Manager** | `Tools/auth-manager.ts` | B2C/OAuth/SAML 自动化、会话持久化、健康检查 |
| **Burp Bridge** | `Tools/burp-bridge.ts` | Burp Suite REST API 桥接 —— scope 同步、HAR 导出、Collaborator |
| **Browser Harness** | `Tools/playwright-harness.ts` | 通过 dev-browser CLI（主要）/ Playwright CLI（备用）进行浏览器自动化 |
| **Appium Harness** | `Tools/appium-harness.ts` | 移动应用测试 —— 通过代理测试 Android/iOS |
## 示例提示词
### 您的第一次狩猎
```
hunt https://app.example.com
```
### 使用存储的凭据进行狩猎
```
Store credentials for example-corp: username admin@test.com, password SecureP@ss123
hunt https://app.example.com --creds vault:example-corp
```
### 渗透测试模式（发现更多）
```
hunt https://staging.example.com --mode pentest
```
### 狩猎 AI 应用程序
```
hunt https://ai-chatbot.example.com --mode pentest
Focus on AI-specific vulnerabilities:
- Extract the system prompt
- Test cross-user data access
- Try prompt injection (direct and indirect)
- Test RAG poisoning via document upload
```
### 恢复狩猎
```
hunt https://app.example.com --resume
```
### 全力狩猎
```
hunt https://app.example.com using username test@example.com and password TestPass123
Use all available tools, skills, workflows, and MCPs.
Use Playwright and Burp MCPs to perform dynamic analysis.
Map the entire application attack surface.
Understand the application before attacking.
Find 10 high-severity vulnerabilities.
Don't stop until done.
```
### 直接使用安全技能
```
# 使用 WebAssessment skill 运行 Web 评估
/WebAssessment https://target.com
# 使用 SecurityHub 进行引导式方法论
/SecurityHub start assessment on https://target.com
# 运行 OSINT 侦察
/Recon https://target.com --deep
# 测试 LLM/AI 安全
/PromptInjection https://ai-app.com
```
查看 [examples/sample-prompts.md](examples/sample-prompts.md) 了解更多。
## 实时仪表板
随时检查狩猎进度：
```
hunt https://target.com --status
```
```
======================================================================
HUNT STATUS: https://app.example.com
Mode: BOUNTY | Elapsed: 45m | Findings: 3
Min CVSS: 8.0 | Target: 10 findings
======================================================================
[OK] INIT 2s
[OK] MEMORY_LOAD 1s
[OK] TARGET_INGEST 3s
[OK] APP_UNDERSTANDING 120s (2 findings)
[>>] RECON running...
[ ] AGENT_DEPLOY
[ ] DYNAMIC_TEST
[ ] VULN_ASSESS
[ ] LEARNING
[ ] REPORT
FINDINGS:
F-001 [critical] SSRF: Webhook URL fetches AWS metadata
F-002 [high] IDOR: Access other users' expense reports
F-003 [high] XSS: Stored XSS in admin notification panel
======================================================================
```
## 目录结构
```
# BugHunter AI Skill (安装到 ~/.claude/skills/)
~/.claude/skills/BugBountyFramework/
├── SKILL.md # Main skill definition (v2.0)
├── Agents/ # 20 specialized vulnerability agents
│ ├── AppReviewAgent.md
│ ├── LLMSecurityAgent.md
│ ├── XSSAgent.md
│ ├── SQLiAgent.md
│ ├── SSRFAgent.md
│ ├── IDORAgent.md
│ ├── AuthAgent.md
│ ├── APIAgent.md
│ ├── CORSAgent.md
│ ├── FileUploadAgent.md
│ ├── XXEAgent.md
│ ├── RCEAgent.md
│ ├── BusinessLogicAgent.md
│ ├── MobileAgent.md
│ ├── WindowsAgent.md
│ ├── ReconAgent.md
│ ├── ReverseEngineeringAgent.md
│ ├── ExploitDevAgent.md
│ ├── DesktopAppAgent.md
│ └── LLMAgent.md
├── Tools/ # TypeScript tools (Bun runtime)
│ ├── hunt-orchestrator.ts
│ ├── credential-vault.ts
│ ├── auth-manager.ts
│ ├── burp-bridge.ts
│ ├── playwright-harness.ts
│ └── appium-harness.ts
├── Templates/
│ ├── BugReport.md
│ └── TargetConfig.md
└── Wordlists/
# PAI Infrastructure (基础)
~/.claude/
├── settings.json # Central config (identity, hooks, permissions, plugins)
├── CLAUDE.md # Entry point
├── .mcp.json # MCP server configuration
├── skills/ # 51 skills
│ ├── PAI/ # Core PAI system
│ ├── BugBountyFramework/ # This project
│ ├── WebAssessment/ # OWASP WSTG v5
│ ├── SecurityHub/ # Security command center
│ ├── OffensiveSecurityOrchestrator/
│ ├── APISecurityTesting/
│ ├── MobileSecurity/
│ ├── NetworkSecurity/
│ ├── CloudSecurity/
│ ├── ExploitDev/
│ ├── ReverseEngineering/
│ ├── MalwareAnalysis/
│ ├── PromptInjection/
│ ├── VulnResearch/
│ ├── SASTOrchestration/
│ ├── SCASecurity/
│ ├── ThreatModeling/
│ ├── Recon/
│ ├── RedTeam/
│ ├── OSINT/
│ ├── Research/ # Multi-engine research
│ ├── Browser/ # Browser automation
│ ├── Fabric/ # 240+ prompt patterns
│ └── ...35 more
├── agents/ # 13 expert agent definitions
│ ├── Pentester.md
│ ├── Engineer.md
│ ├── Architect.md
│ └── ...10 more
├── hooks/ # 20 lifecycle hooks
│ ├── SecurityValidator.hook.ts
│ ├── AlgorithmTracker.hook.ts
│ ├── LoadContext.hook.ts
│ ├── handlers/ # 7 hook handlers
│ └── lib/ # 12 shared libraries
├── mcps/ # Custom MCP servers
│ └── burp-mcp/
├── VoiceServer/ # ElevenLabs TTS integration
└── MEMORY/ # Persistent memory system
├── BugBounty/
│ ├── Sessions/
│ ├── Findings/
│ ├── PatternDB/
│ ├── LearningLogs/
│ ├── TargetProfiles/
│ └── Vault/
├── LEARNING/
├── SECURITY/
├── STATE/
├── WORK/
└── VOICE/
```
## 与其他工具的区别
| 功能 | BugHunter AI | Nuclei/Burp Scanner | 手动测试 |
|---------|-------------|---------------------|----------------|
| **智能** | 首先了解应用程序，然后进行攻击 | 签名匹配 | 人类专业知识 |
| **上下文** | 跨会话记忆 | 无状态 | 笔记/记忆 |
| **假设驱动** | 测试特定理论 | 测试所有内容 | 取决于研究员 |
| **AI/LLM 测试** | 一流的 OWASP LLM Top 10 | 不支持 | 罕见的专业知识 |
| **并行 Agent** | 同时运行 5 个专门的 Agent | 单个扫描器 | 一个人 |
| **状态机** | 检查点、恢复、进度永不丢失 | 从头运行 | 书签/笔记 |
| **凭据安全** | 加密的 vault + 1Password | 配置文件 | 明文笔记 |
| **多领域** | Web + 移动端 + API + 云 + 网络 + 二进制 | 单一领域 | 范围有限 |
| **算法** | 7 阶段结构化推理 (PAI) | 无 | 非正式方法论 |
| **技能生态系统** | 51 项技能，16 项侧重于安全 | 基于插件 | 依赖于工具 |
## 负责任的使用
此框架专为**授权的安全测试**设计：
- 仅测试您有**书面许可**进行测试的应用程序
- 具有**明确界定范围**的漏洞赏金项目
- 带有**签署的授权书**的渗透测试
- 在**预发布/开发环境**中您自己的应用程序
**BugHunter AI 强制执行 scope：** 该框架包含硬性的 scope 强制执行机制，可阻止测试超出范围的目标。在狩猎前配置您的 scope。
维护者不对滥用行为负责。请始终遵守您项目的交战规则。
## 贡献
我们欢迎各种贡献！请参阅 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 了解指南。
**关于贡献的想法：**
- 新的专门 Agent（例如：GraphQLAgent、WebSocketAgent）
- 额外的身份验证策略模板
- 更好的字典
- 与更多 MCP 服务器的集成
- 新的安全技能
- 改进的报告模板
- 错误修复和文档
## 许可证
MIT 许可证。有关详细信息，请参阅 [LICENSE](LICENSE)。
## 致谢
- **[Anthropic](https://anthropic.com)** —— Claude Code，驱动一切的 AI 引擎
- **[Daniel Miessler / PAI](https://github.com/danielmiessler/PAI)** —— Personal AI Infrastructure v3.0 —— 提供算法 (v1.5.0)、51 项技能、13 个专家 Agent、20 个生命周期 hook、跨会话记忆以及使自主狩猎成为可能的结构化推理框架的基础层
- **[Claude Code Superpowers](https://github.com/anthropics/claude-code)** —— 官方的 Claude Code 插件，支持增强的工具访问、具有 team 模式的高级 Agent 编排，以及为并行 Agent 部署提供支持的扩展 MCP 服务器集成
- **[claude-mem](https://github.com/thedotmack/claude-mem)** —— 持久的跨会话记忆插件，使 BugHunter 的学习系统能够记住跨狩猎的技术、模式和发现
- **[PortSwigger](https://portswigger.net)** —— 通过定制的 MCP 桥接进行 Burp Suite 集成
- **[ProjectDiscovery](https://projectdiscovery.io)** —— Nuclei、httpx、subfinder、naabu —— 侦测骨干
- **[Playwright](https://playwright.dev)** —— 用于动态测试和应用程序画像的浏览器自动化
- **[Bun](https://bun.sh)** —— 为所有工具和 hook 提供动力的 TypeScript runtime
- **[ElevenLabs](https://elevenlabs.io)** —— 用于 PAI 通知和语音系统的语音合成
- **[ntfy](https://ntfy.sh)** —— 用于长时间运行狩猎的推送通知
由 h4ckologic 使用 Claude Code + PAI 构建
如果 BugHunter AI 帮助您发现了漏洞，请给它点个 Star！