0rangec3t/Black-cat

解决的问题

Black cat 是为 Claude Code 设计的专用「技能」，通过模拟人类推理来自动化渗透测试（红队攻击）。它用假设驱动的状态机替代了传统的线性流程（Recon → Scan → Exploit），使代理能够回溯、验证证据，并根据新发现进行横向移动。

工作原理

该项目实现了状态机模型（RECON ↔ ENUMERATE ↔ VALIDATE），当出现失败或新信号时，不会简单跳转到下一步，而是生成新的假设。它采用结构化方法管理代理的内存和执行过程：

• 假设驱动逻辑：不先运行工具，而是代理先识别信号，形成假设，再进行验证。
• 案例账本：ledger.jsonl 文件作为单一真实来源，追踪假设、证据和结论，防止长时间会话中的上下文溢出。
• 显式文件路由：为保持 LLM 上下文窗口清晰，系统仅在需要时加载特定技术文件（如 web.md、recon.md、ad.md）。
• 机器门控：验证脚本（case_ledger.py）确保所有发现都经过完整证据链验证后才生成最终报告。

适用人群

使用 Claude Code 并希望在 Web、云和内部网络上以结构化、自动化方式开展复杂红队渗透测试的安全研究人员和渗透测试人员。

主要亮点

• 全面的攻击面覆盖：涵盖 Web（API 模糊测试、SSRF、Fastjson）、Active Directory（BOF 收集、Kerberos 反射）、云（K8s 逃逸、IAM 后门）和 EDR 绕过等高级技术。
• 状态机架构：支持非线性工作流，当发现新信息时可返回先前状态。
• 自动证据追踪：从机器可读账本自动生成 evidence-validation.md 报告。
• 工具降级链：当工具缺失时，可从首选工具降级到替代工具或手动 API 调用，避免生成幻觉命令输出。
• 上下文管理：在长时间会话中实现自动黑板折叠，防止 LLM 上下文溢出。