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# flowki-bugbounty-recon 由 LLM 编排的 Bug Bounty 侦察流水线（HackerOne， Intigriti，YesWeHack）。Claude Code 编排经典的侦察工具 （amass, subfinder, assetfinder, httpx, gau, katana, theHarvester, sherlock, nuclei），解析其输出，并从有趣的发现中 生成 Nuclei 模板。 作为两篇 FlowKI Club 文章的配套仓库： [基于 AI 的 Bug Bounty 侦察](https://flowki-club.de/blog/2026-04-18-bug-bounty-recon-mit-ki?utm_source=github&utm_medium=repo&utm_campaign=content-launch-2026-07) 和 [使用 Claude Code 的 OSINT 流水线](https://flowki-club.de/blog/2026-04-19-osint-pipelines-mit-claude-code?utm_source=github&utm_medium=repo&utm_campaign=content-launch-2026-07) 发布于 [FlowKI Club](https://flowki-club.de)。 ## 这里面有什么 - `claude_recon.py` — 并行子域名枚举（amass + subfinder + assetfinder），去重，排序输出 - `templates/admin-status-leak.yaml` — Nuclei 模板示例，基于 真实的侦察发现生成 - `scope-analysis-prompt.md` — 用于 Scope 提取和活跃资产 优先级排序的两个 Claude Code prompt - `osint/url-discovery.sh` — 通过 Wayback/Common-Crawl (gau) 进行 URL 发现 加上主动爬取 (katana)，过滤出感兴趣的文件类型 - `osint/people-osint.sh` — 人员 OSINT (theHarvester, Hunter.io, Sherlock) — **仅在 Scope 明确允许时使用** - `osint/correlation-prompts.md` — 将原始 工具输出浓缩为优先级排序的 `INVENTORY.md` 的五个 Claude prompt，以及 推荐的目录结构 这就是两篇文章中描述的流水线 — 它不是成品的 产品，而是一个可以 Fork 和调整的起点。 ## 设置 ``` pip install -r requirements.txt # keine externen Python-Deps, nur stdlib # 分别安装 amass, subfinder, assetfinder, httpx, gau, katana, theHarvester, sherlock, nuclei python claude_recon.py cat all_subdomains.txt | httpx -silent -title -tech-detect -status-code -o httpx_results.json -json ``` ## AI 在这里做了什么 — 以及没做什么 运作良好的：流水线编排，输出过滤，模板 生成，报告准备，跨多个来源的 JSON 关联。 留给人类的：发现真正的漏洞，验证和 利用，以及评估升级是否仍在 Scope 内的决定。 ## 法律提示 **仅**对你拥有 明确授权的目标使用此流水线 — 在定义的 Scope 内记录在案的 Bug Bounty 计划 （HackerOne/Intigriti/YesWeHack），或 有书面授权的正式渗透测试。人员 OSINT (`osint/people-osint.sh`) 仅在计划明确允许社会工程学侦察时使用 — 大多数 计划不允许这样做。在德国，对你 Scope 之外的目标进行主动枚举 根据《德国刑法典》第 § 202a, 202b, 202c 条构成刑事犯罪。 免责声明不能替代你自己的谨慎。 ## 讨论 有问题、自定义设置或发现吗？请在 [FlowKI Club Discord](https://flowki-club.de/join?utm_source=github&utm_medium=repo&utm_campaign=content-launch-2026-07) 的“Hacking & Security”专区讨论。 ## 许可证 MIT — 使用，Fork，调整。

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