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从0到1搭建你的AI渗透测试助手：pentest-ai-agents 新手完整入门指南

【免费下载链接】pentest-ai-agentsTurn Claude Code into your offensive security research assistant. Specialized AI subagents for authorized penetration testing plan engagements, analyze recon, research exploits, build detections, audit STIGs, and write reports.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/pentest-ai-agents

🚀pentest-ai-agents是一个开源的 AI 渗透测试助手项目：它为 Claude Code 提供50 个渗透测试专用 AI 子代理（subagents），帮你规划渗透项目、分析侦察结果、研究漏洞利用、编写检测规则和生成专业报告。无需搭建服务器、无 Python 依赖，复制几个 Markdown 文件就能上手。这篇指南带你从 0 到 1 完成安装与配置。

一、项目亮点：为什么选择它

所有代理定义都是纯 Markdown 文件，存放在 agents/ 目录下，例如 agents/web-hunter.md、agents/ad-attacker.md，你可以直接打开阅读每个"专家"的完整知识库。

二、安装前准备：3 个前置条件

在开始之前，请确认你已具备以下条件（详细步骤见 INSTALL.md）：

1. Claude Code CLI：Anthropic 官方命令行工具，需先安装 Node.js 18+，再执行npm install -g @anthropic-ai/claude-code
2. Claude Pro 或 Max 订阅：免费版不包含 Claude Code CLI 访问权限
3. 合法授权：仅用于已授权的安全测试，务必签署规则（ROE）并明确测试范围

三、安装教程：3 种方式任选其一

方式一：克隆仓库 + 一键安装脚本（推荐新手）

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/pentest-ai-agents cd pentest-ai-agents ./install.sh --global

脚本会自动把 50 个代理复制到~/.claude/agents/（全局生效）。常用参数：

./install.sh --project # 仅安装到当前项目 ./install.sh --global --lite # 轻量模式：建议型代理使用 Haiku，降低 token 成本 ./install.sh --tools # 顺带安装底层 CLI 工具（nmap、nuclei、ffuf 等） ./install.sh --status # 查看当前安装状态 ./install.sh --uninstall # 彻底卸载

安装脚本是幂等的，重复执行即可更新，安装脚本源码见 install.sh。

方式二：手动复制（不想跑脚本时）

mkdir -p ~/.claude/agents/ cp agents/*.md ~/.claude/agents/

注意：此方式不会安装 findings 数据库工具，大多数用户推荐方式一。

方式三：容器化运行工具

实际执行 nmap、sqlmap 等工具时，可以在 Kali Docker 容器里跑，保持工作站干净。项目已提供 Dockerfile，配合代理使用效果更佳。

四、验证安装：30 秒确认成功

启动 Claude Code：

claude

问它一句：

What agents do you have available?

如果回复中列出了 pentest-ai 代理，说明安装成功 🎉。再发一个真实任务验证路由：

Plan a basic external penetration test for a small web application

若 Claude 自动路由到engagement-planner（项目规划代理），恭喜，你的 AI 渗透测试助手已就绪。

五、认识你的 50 位"专家"

代理分为两大类，完整清单见 README.md 和 docs/AGENT-GUIDE.md：

进攻操作类（部分代表）

防御分析与报告类

💡 每个代理都附带检测建议——攻击技术总是与"如何被发现"成对出现，这是该项目的设计哲学。

六、日常使用：2 个实用斜杠命令

安装后，除自然语言描述任务外，还有两个提效命令（定义见 commands/recommend.md 与 commands/agents-for.md）：

示例：

/recommend "phish a small SaaS team's IT department"

Claude 会返回：首选代理（social-engineer）、交接代理（phishing-operator）、假设范围、具体命令，以及一个需要注意的坑。

七、进阶功能：Findings 数据库

跨会话持久化记录你的渗透项目数据（SQLite 存储），适合长期项目：

findings.sh init acme-2024 --client "ACME Corp" --type internal --scope "10.0.0.0/24" findings.sh stats # 查看进度 findings.sh export # 导出完整 JSON bash handoff.sh # 生成 Markdown 交接报告，方便下次会话继续

相关脚本：db/findings.sh、db/handoff.sh，完整文档见 docs/FINDINGS-DB.md。

另外，db/doctor.sh（见 db/doctor.sh）可以审计本机装了哪些底层工具，按代理分组显示 ✔/✘ 和安装建议：

bash db/doctor.sh --agent ad-attacker # 只检查 AD 工具链

八、省钱技巧：Token 优化

代理的系统提示词会持续占用上下文，默认平均约 3100 tokens/代理。两个立竿见影的优化：

• 安装时用轻量模式：./install.sh --global --lite，建议型代理自动切换到 Haiku（成本更低，方法学质量几乎不降）
• Tier 2 执行型代理保留 Sonnet：执行命令对准确性要求高，不建议降级

完整指南见 docs/TOKEN-OPTIMIZATION.md。

九、常见问题排查

十、安全与法律声明 ⚠️

本项目仅限授权安全测试。使用前必须取得书面授权并定义测试范围，否则请勿运行任何代理。完整条款见 DISCLAIMER.md。

更多官方文档：

• 安装与故障排查：INSTALL.md
• 代理使用指南：docs/AGENT-GUIDE.md
• Tier 2 执行安全模型：docs/TIER2-EXECUTION.md
• 本地模型离线运行：docs/LOCAL-SETUP.md
• 自定义代理：docs/CUSTOMIZATION.md
• 示例输出（规划、Nmap 分析、检测规则、STIG、报告）：examples/
• 更新日志：CHANGELOG.md

总结：pentest-ai-agents 把 Claude Code 变成了你的进攻性安全研究助手——50 个领域专家、零基础设施、纯 Markdown 即插即用。按本指南三步走：克隆仓库 → 运行./install.sh --global→ 用自然语言下达任务，你的 AI 渗透测试团队就组建完成了。祝你测试顺利，报告漂亮！📊

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